Investigadores de Lancaster University y Airedale NHS Foundation Trust (Reino Unido) han desarrollado una técnica, denominada ‘Espectroscopía Raman’, que diagnóstica con inteligencia artificial de forma «rápida y precisa» el cáncer de mama.
Y es que, la herramienta puede proporcionar información en tiempo real sobre las células y usarse para verificar cómo se comportan, se propagan y emergen las células en otras partes del cuerpo. Después de identificar las huellas dactilares químicas de las células de cáncer de seno y observar cómo cambian, los investigadores usaron esta información para entrenar algoritmos complejos de aprendizaje automático con el fin de identificar cuatro subtipos de cáncer.
Los algoritmos predijeron los patrones de diagnóstico para cada subtipo de cáncer con un alto nivel de precisión, el cual oscilaba entre el 70 por ciento y el 100 por ciento. La siguiente etapa de la investigación analizará la creación de bases de datos de las estructuras químicas de muchos más tipos diferentes de células de cáncer de seno y las formas que pueden tomar.
Estas bases de datos se utilizarán para entrenar más algoritmos inteligentes artificiales utilizando el aprendizaje automático, lo que finalmente conducirá a una nueva herramienta de diagnóstico para utilizarla junto a las mamografías y las imágenes de resonancia magnética.
«Esta investigación es un paso importante en el desarrollo de una nueva forma de identificar las estructuras químicas de los diferentes tipos de cáncer de seno. Hemos podido utilizar estos ‘huellas digitales’ para desarrollar algoritmos complejos que puedan identificar con precisión células de cuatro tipos diferentes de tipos de cáncer», han argumentado los expertos.
