Un nuevo sistema facilita la detección del cáncer de próstata

Granada

Investigadores de las universidades de Granada y Politècnica de València, junto con médicos especialistas del Hospital Clínic Universitari valenciano, están trabajando en el desarrollo de un nuevo sistema de ayuda al diagnóstico y la detección temprana del cáncer de próstata.

En este trabajo, que se enmarca dentro del proyecto Sicap, los científicos han desarrollado ya una aplicación web que facilita a los patólogos la evaluación de las muestras obtenidas en las biopsias, y una primera versión del sistema que es capaz de determinar si las muestras analizadas son cancerosas, ha informado la Universidad de Granada en una nota de prensa.

La web es una herramienta "de gran valor" para una primera evaluación de las muestras histopatológicas de los pacientes, pues facilita a los patólogos el análisis de la imagen de cada muestra.

"Tras cargar las imágenes --de alta resolución-- en el sistema, puede ampliarlas sin perder resolución, lo que permite analizar mejor y, sobre todo de una forma más cómoda y sencilla, cada muestra", ha señalado la coordinadora del Computer Vision and Behaviour Analysis Lab-I3B de la Universitat Politècnica de València, Valery Naranjo.

"Los patólogos pueden dibujar sobre la imagen, marcando las zonas afectadas e indicando el grado Gleason en cada una de esas zonas. Estos datos anotados serán los que nuestro sistema usará para su aprendizaje", ha agregado Naranjo.

Mientras, sobre la primera versión del sistema, consigue extraer nuevas características discriminativas a partir de las imágenes que permiten "distinguir las cancerígenas de las sanas con una sensibilidad del 95 por ciento y una especificidad del 99 por ciento". El trabajo se centra ahora en "entrenar el sistema para que sea capaz no sólo de detectar la muestra cancerígena sino también de indicar el grado de cáncer".

El cáncer de próstata es la causa más común de muerte por cáncer en hombres mayores de 70 años y la edad media del diagnóstico se sitúa en los 66 años. Un 92 por ciento de los casos se detecta cuando la enfermedad está ubicada en la glándula prostática o en los órganos adyacentes.

El procedimiento para el diagnóstico de esta patología comienza en la consulta del urólogo con una entrevista clínica, una exploración física y, en su caso, una solicitud de una determinación analítica del antígeno prostático específico (PSA).

"Esta técnica de cribado ha aumentado la capacidad de detección de esta enfermedad en la población de riesgo", pero, sin embargo, "la prueba determinante para su diagnóstico es la biopsia de próstata, ya que la PSA es poco específica y proporciona gran cantidad de falsos positivos", ha explicado Valery Naranjo.

DIAGNÓSTICO MÁS PRECISO

En este sentido, y según ha señalado la miembro del Servicio de Anatomía Patológica del Hospital Clínic Universitari de València María Ángeles Sales Maicas, cada muestra biópsica obtenida por el urólogo, se procesa en el laboratorio para su posterior análisis y evaluación por el patólogo, mediante microscopía óptica.

"Es el patólogo el que determina si hay cáncer o no, y si lo hubiera informa del grado de diferenciación tumoral basándose en la escala de Gleason, el cual tiene significado pronóstico. Esta escala tiene cinco niveles y su valoración es subjetiva lo que dificulta su reproducibilidad, sobre todo en los grados tres y cuatro", ha apuntado la doctora Sales.

El sistema ideado en el proyecto Sicap permitirá la segmentación automática de las imágenes de las secciones histopatológicas de las biopsias de la próstata, así como la extracción de rasgos basados en la estructura de los tejidos.

"Será la extracción de estas características la que ayudará a los patólogos al diagnóstico y valoración de los tumores y a clasificarlos de forma más objetiva, fundamentalmente en esos grados de afección tres y cuatro", ha apuntado el doctor del Servicio de Urología del Hospital Clínic Universitari de València Francisco García Morata.

De este modo, el sistema nuevo no sustituirá al patólogo, pero permitirá eliminar gran parte de la subjetividad que acompaña al análisis de este tipo de muestras, lo que proporcionará al urólogo una información "más robusta para determinar la agresividad tumoral y el pronóstico del paciente, lo que se traduce en que se podrán establecer pautas terapéuticas más adecuadas al tipo de tumor".

Además, el sistema incorpora un conjunto de algoritmos de aprendizaje, de forma que ante un nuevo caso, compararía de forma automática las características de la muestra que se quiere analizar con otras registradas ya previamente, lo que "facilita y agiliza el diagnóstico".

El investigador del departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial de la Universidad de Granada Rafael Molina ha indicado que este sistema, que en la actualidad está basado en "la extracción de rasgos morfológicos de las imágenes histológicas para su posterior clasificación utilizando procesos gaussianos, incorporará próximamente la obtención no supervisada de la tinción hematoxilina-eosina así como la extracción automática de rasgos de interés en dichas imágenes utilizando técnicas de aprendizaje profundo".