Software de IA utiliza imágenes por RM para segmentar automáticamente estructuras cerebrales clave

Los avances en radioterapia han dado lugar a importantes innovaciones en el tratamiento de tumores cerebrales en niños, centrándose en la precisión para minimizar el daño al tejido cerebral sano circundante. Sin embargo, la radioterapia plantea riesgos, en particular en áreas sensibles como el cerebro, donde puede provocar efectos cognitivos a largo plazo que afecten la memoria, el aprendizaje y la atención. Estos efectos secundarios pueden presentar desafíos importantes años después del tratamiento. Aunque los métodos actuales pueden dirigir la radiación con precisión al tumor sin afectar las subestructuras cerebrales críticas, identificar estas áreas es crucial. Ahora, una nueva tecnología basada en inteligencia artificial (IA) tiene como objetivo revolucionar la planificación de la radioterapia cerebral y mejorar los resultados del tratamiento para pacientes pediátricos con tumores cerebrales.

Los investigadores del Hospital Infantil de Los Ángeles (CHLA, Los Ángeles, CA, EUA) están colaborando con la empresa de software de oncología radioterápica Voxel Healthcare (Marina Del Rey, CA, EUA) para avanzar conjuntamente el producto de apoyo a la toma de decisiones clínicas basado en IA de la empresa, ClickBrain RT. Si bien los tratamientos tradicionales de radiación para tumores cerebrales buscan minimizar la exposición a los tejidos sanos, la IA puede mejorar la precisión de estos tratamientos, marcando un cambio hacia mejores resultados de salud a largo plazo. ClickBrain RT de Voxel utiliza un modelo de IA que segmenta el cerebro en subestructuras críticas que afectan la cognición, particularmente en niños. Este modelo ha sido entrenado con cientos de imágenes de resonancia magnética anotadas por expertos en neuroanatomía.

A pesar del potencial de los oncólogos radioterapeutas para comprender las complejas subestructuras cerebrales, existe una falta de investigación estandarizada sobre las dosis óptimas para estas áreas específicas del cerebro. Aunque se han establecido guías detalladas de dosificación para órganos como los riñones y el corazón, no existen pautas similares para regiones particulares del cerebro. La colaboración entre CHLA y Voxel tiene como objetivo desarrollar ClickBrain RT no solo para segmentar automáticamente áreas cerebrales cruciales, sino también para proporcionar soporte clínico en la toma de decisiones sobre la dosificación, teniendo en cuenta factores como la edad del paciente, el régimen de quimioterapia y el tipo, grado y ubicación del tumor. Para entrenar el algoritmo de aprendizaje automático, el equipo utilizará datos demográficos y neuropsicológicos de pacientes pediátricos con tumores cerebrales tratados previamente con radiación, vinculando las dosis específicas de radiación a sus impactos a largo plazo. El objetivo es avanzar y validar esta tecnología para su uso generalizado entre los oncólogos radioterapeutas, ofreciendo esperanza a los niños y sus familias de que pueden recibir tratamientos efectivos contra tumores sin sufrir efectos cognitivos a largo plazo.

“Cuando se cura un tumor cerebral de un paciente de ocho años, se quiere brindarle la mejor oportunidad de vivir los próximos 70 años de su vida de la manera más saludable e independiente posible”, dijo Arthur Olch, PhD, jefe de física en el Programa de Oncología Radioterápica del CHLA.

“Nuestro principal objetivo en Voxel Healthcare es brindar a los niños una mayor oportunidad de alcanzar su máximo potencial”, afirmó Natasha Leporé, PhD, científica de imágenes cerebrales del CHLA, cofundadora y directora de tecnología (CTO) de Voxel. “Estamos entusiasmados de trabajar junto con los investigadores del CHLA para lograr este importante objetivo”.

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