IA de UPV y UV identifica con alta precisión el sarcoma de Ewing y optimiza biopsias
Un equipo de la Universitat Politècnica de València (UPV) y de la Universitat de València (UV) ha desarrollado y validado un sistema de inteligencia artificial capaz de diferenciar con alta precisión el sarcoma de Ewing de otros tumores morfológicamente similares, y de optimizar el uso de tejido en biopsias.
El avance, publicado en la revista International Journal of Molecular Sciences, representa un salto en patología digital al ayudar al diagnóstico de neoplasias infantiles y juveniles muy complejas; reduce errores y preserva el escaso material biológico obtenido en biopsias por punción.
Sobre el sarcoma de Ewing: es un tumor maligno poco frecuente que afecta principalmente a niños, adolescentes y adultos jóvenes. Suele aparecer en el hueso, aunque también puede desarrollarse en tejidos blandos; su diagnóstico es desafiante porque puede parecerse a otros tumores de tejidos blandos como rabdomiosarcoma, condrosarcoma, tumores del estroma gastrointestinal (GIST) o sarcoma sinovial.
Los investigadores Francisco Giner, Isidro Machado y Samuel Navarro —coordinador del Grupo de Investigación Traslacional de Tumores Sólidos Pediátricos del Instituto de Investigación Sanitaria INCLIVA— señalan que en biopsias pequeñas el tejido suele ser escaso; una herramienta que oriente la sospecha diagnóstica permite decidir qué pruebas complementarias e inmunohistoquímicas solicitar, evitando agotar la muestra.
La IA fue desarrollada por el CVBLab de la UPV y la empresa Artikode Intelligence, spin-off de la UPV. Valery Naranjo, coordinadora del CVBLab y CTO de Artikode Intelligence, subraya que la herramienta está diseñada como apoyo al personal médico de anatomía patológica y podría orientar las pruebas necesarias para confirmar el diagnóstico cuando hay poco tejido.
Para entrenar y evaluar el sistema se utilizaron 1.926 muestras histológicas digitalizadas de 729 pacientes procedentes de cuatro hospitales de España e Italia, de las que 517 eran casos de sarcoma de Ewing.
El sistema logró una precisión diagnóstica global del 91,6% y una sensibilidad del 97,1% para el sarcoma de Ewing; la tasa de error marginal entre Ewing y rabdomiosarcoma fue de apenas el 1,96%, evidenciando una solidez notable en el diagnóstico diferencial entre tumores de células redondas pequeñas.
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