Redacción Farmacosalud.com

Empieza ya a sonar con fuerza el nombre de la radiómica como nuevo método diagnóstico en el ámbito del cáncer de pulmón. La radiómica aprovecha los avances en las aplicaciones de la inteligencia artificial (IA) para ofrecer un mayor rendimiento de las pruebas clásicas de imagen. Ahora bien, por el momento se impone la prudencia… si bien la nueva tecnología apunta muy alto, todavía es pronto para determinar con certeza su fiabilidad diagnóstica, tal y como puntualiza en declaraciones a www.farmacosalud.com el Dr. Marcelo Sánchez, radiólogo adjunto del Servicio de Radiología del Centro de Diagnóstico por la imagen del Hospital Clínic de Barcelona: “De momento, todos los estudios publicados son estudios retrospectivos sin aplicación clínica directa. Es una técnica prometedora no aplicable todavía. La mayoría de algoritmos de IA y la radiómica aún están en fase de validación clínica”.

La radiómica consiste en predecir algo (diagnóstico, pronóstico, genética) de una afección en base al análisis de multitud de características de una imagen no identificables por el ojo humano. Por ejemplo, en el análisis de una tomografía computarizada de un nódulo pulmonar, los softwares radiómicos pueden extraer 220 parámetros diferentes para cada nódulo. Los parámetros que analiza esta novedosa tecnología van desde características comunes como volumen, esfericidad o espiculacion, hasta parámetros puramente informáticos como las relaciones entre los diferentes píxeles o vóxeles de la imagen. “Una vez tenemos todas las características extraídas por la radiómica, hay que hacer análisis estadísticos para ver qué características concretas se relacionan con el aspecto que queremos predecir o relacionar de la enfermedad”, especifica el Dr. Sánchez.

Evaluación más rápida de las exploraciones
Según el radiólogo adjunto del Hospital Clínic, los estudios realizados demuestran que muchas veces las aplicaciones de inteligencia artificial pueden diagnosticar igual de bien que los radiólogos. Pero donde no hay comparación posible es en el tiempo que emplean en hacerlo, puesto que la radiómica actúa con mayor rapidez. “Cuando hablamos de rapidez de la inteligencia artificial, no de la radiómica -precisa el experto-, y comparándola con los radiólogos, no es que adelante los resultados de la enfermedad, sino que evalúa las exploraciones mucho más rápido que los radiólogos. Por ejemplo, si los radiólogos tardan 4 horas en valorar 420 Rx de tórax, el software de IA tarda 1,5 minutos en valorar las mismas Rx de tórax”[1].

La respirómica, otra metodología en auge

Otro procedimiento diagnóstico que está emergiendo con fuerza es la respirómica, una tecnología de análisis del aire exhalado que empieza a ofrecer resultados también muy prometedores. La respirómica analiza las partículas exhaladas en la respiración del paciente mediante el empleo de espectrometría de masas o nariz electrónica. En el aliento hay hasta 3.000 moléculas relacionadas con los procesos metabólicos. Examinar su perfil molecular puede ayudar en el diagnóstico y a predecir la respuesta terapéutica, según certifica el Dr. Peter J. Sterk, miembro del Departamento de Medicina Respiratoria de la UMC University of Ámsterdam (Países Bajos). Estas narices electrónicas hallan patrones de relación entre todas las partículas exhaladas igual que una nariz humana identifica y distingue olores.

De todo ello -de la radiómica y de la respirómica- se ha hablado recientemente en Barcelona con motivo de la séptima edición de la Barcelona-Boston Lung Conference, organizada por el Área Científica Menarini y avalada por la Sociedad Española de Neumología y Cirugía Torácica (SEPAR), y a la que han asistido más de 300 neumólogos e investigadores de todo el mundo. Este foro de debate anual está consolidado como cita de referencia en patologías respiratorias gracias a un elenco de ponentes de máximo nivel y a la relevancia de los temas presentados y discutidos.

“Desde la primera edición hemos abordado los temas más relevantes en medicina respiratoria, por su novedad, calidad e impacto clínico. Y ofrecemos a jóvenes investigadores poder presentar sus trabajos inéditos en un ambiente de debate”, manifiesta el Dr. Alvar Agustí, director del Instituto Clínico Respiratorio del Hospital Clínic (Barcelona) y codirector científico de la reunión. Por su parte, el otro codirector del encuentro, el Dr. Bartolomé Celli, Prof. de Medicina en la Universidad de Harvard y miembro de la División de Medicina Pulmonar y Cuidados Intensivos en el Brigham and Women’s Hospital (Boston, EE.UU.), pone el acento en el nivel de los ponentes y el formato como grandes valores de la Barcelona-Boston Lung Conference: “Convocamos a las figuras más destacadas y las charlas seguidas de debate permiten un buen intercambio”.

Referencias
1. Rajpurkar P, Irvin J, Ball RL, et al. Deep learning for chest radiograph diagnosis: A retrospective comparison of the CheXNeXt algorithm to practicing radiologists. PLoS Med. 2018;15(11):e1002686. Published 2018 Nov 20. doi:10.1371/journal.pmed.1002686) https://journals.plos.org/plosmedicine/article?id=10.1371/journal.pmed.1002686