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Estudian la patología digital para ayudar en el diagnóstico de tres tipos de cáncer

El proyecto europeo CLARIFY, en el que participa la Universidad de Granada, ayudará mediante técnicas de inteligencia artificial y computación en la nube en el diagnóstico de cáncer de mama triple negativo, de vejiga no músculo invasivo de alto riesgo y de lesiones melanocíticas spitzoides. El objetivo de este estudio es facilitar el diagnóstico de tres tipos de cáncer: el cáncer de mama triple negativo (TNBC), el cáncer de vejiga no músculo invasivo de alto riesgo (HR-NMIBC) y lesiones melanocíticas spitzoides (SML).

Fuente: Universidad de Granada


Granada |
11 de enero de 2021

Investigadores de la Universidad de Granada (UGR), pertenecientes a los departamentos de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, Lenguajes y Sistemas Informáticos y Teoría de la Señal, Telemática y Comunicaciones participan en CLARIFY, un proyecto europeo centrado en la patología digital cuyo objetivo es facilitar el diagnóstico de tres tipos de cáncer: el cáncer de mama triple negativo (TNBC), el cáncer de vejiga no músculo invasivo de alto riesgo (HR-NMIBC) y lesiones melanocíticas spitzoides (SML). En los tres casos su diagnóstico es complejo y supone un desafío, al que CLARIFY quiere dar respuesta.

Este proyecto combina técnicas de inteligencia artificial, software innovador y formación de excelencia.

Para ello, este proyecto, que lidera la Universitat Politècnica de València (UPV) a través del grupo CVBLab-I3B,  trabaja en el desarrollo e implementación de avanzadas técnicas de inteligencia artificial (IA), procesado de imágenes y computación en la nube aplicadas al ámbito de la patología digital, promoviendo además la puesta en marcha de una red europea de investigación que integrará a expertos europeos en cada uno de estos campos y de la medicina.  Esta red permitirá nuevas sinergias entre expertos del ámbito de la ingeniería y la medicina; contribuirá a mejorar el intercambio de conocimientos y, en último término, facilitará la toma de decisiones en el diagnóstico y tratamiento.

“La patología diagnóstica en la práctica actual sigue siendo un proceso laborioso que se basa en gran medida en la interpretación subjetiva de una imagen microscópica por un patólogo cualificado. Esta limitación es todavía más acusada en los departamentos de patología pequeños donde los patólogos podrían no estar especializados en áreas particulares. CLARIFY ayudará a superar estas limitaciones”, destaca la catedrática e investigadora principal del proyecto, Valery Naranjo.

En la UGR, el proyecto está coordinado por Rafael Molina Soriano, catedrático del departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial de la E.T.S. Ing. Informática y Telecomunicación. El investigador explica que en la Universidad de Granada “abordamos la combinación de diagnósticos, no siempre coincidentes, proporcionados por patólogos en formación y patólogos expertos procedentes de los diferentes hospitales que participan en la red. Una combinación que pretende hacer factible la anotación masiva de imágenes histológicas necesaria para el desarrollo de modelos de aprendizaje automático con capacidad de generalización. Para ello, utilizaremos modelos probabilísticos y no probabilísticos de aprendizaje profundo. Una aproximación que ya hemos aplicado con éxito a la detección de “glitches” en millones de observaciones del Laser Interferometer Gravitational Waves Observatory (LIGO)”.

Técnicas de IA, software innovador y formación de excelencia

El equipo de CLARIFY trabaja en el desarrollo e implementación de modelos avanzados de gestión de datos médicos descentralizados, nuevos métodos de inteligencia artificial y avanzadas técnicas de computación en la nube que facilitarán la interpretación automática de imágenes histológicas completas (Whole Slide Image o WSI por sus siglas en inglés), así como en un innovador software para el diagnóstico.

Con estas herramientas, CLARIFY facilitará la interpretación y el diagnóstico de imágenes histológicas, ayudando a los profesionales médicos en su trabajo diario.

El objetivo de este estudio es facilitar el diagnóstico de tres tipos de cáncer: el cáncer de mama triple negativo (TNBC), el cáncer de vejiga no músculo invasivo de alto riesgo (HR-NMIBC) y lesiones melanocíticas spitzoides (SML).

Además, CLARIFY pondrá en marcha un ambicioso programa de formación multidisciplinar, que permitirá a doce jóvenes investigadores de diversas nacionalidades completar sus programas de doctorado en una de las instituciones participantes en el proyecto, conocer los últimos avances científicos en IA, computación en la nube y patología digital y potenciar nuevas habilidades, claves para responder a los desafíos del binomio ingeniería-medicina para los próximos años.

CLARIFY reúne al personal científico de relevancia internacional en estos campos, procedentes tanto de universidades, como del ámbito empresarial y hospitalario. Junto a la UPV y la UGR, participan el Instituto de Investigación Sanitaria INCLIVA, la Universidad de Amsterdam y el Hospital Universitario Erasmus MC de Rotterdam, la Universidad de Stavancer, el Hospital Universitario de Stavanger, y las empresas bitYoga y Tyris Software.

ITN-Horizonte 2020 de la UE

El proyecto está financiado por el programa Horizonte 2020 de la Unión Europea, en el marco de las Innovative Training Networks (ITN), cuyo objetivo es formar, por medio de una red internacional de centros públicos y privados, una nueva generación de investigadores creativos e innovadores, capaces de transformar los conocimientos y las ideas en productos y servicios para beneficio económico y social de la Unión Europea.


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