OncologÃa
manuelbustelo
Dom, 19/02/2023 - 08:00
OncologÃa

TAC a color de la cabeza de un paciente con glioblastoma. Imagen: ZEPHYR
El cáncer es la segunda causa de muerte en Europa después de las enfermedades cardiovasculares (la primera en el mundo, según la OMS). La Comisión Europea prevé que, si no se toman medidas decisivas ahora, los casos de cáncer aumenten un 24% para 2035, convirtiéndose en la principal causa de muerte en la Unión Europea.
Para cambiar ese rumbo, se puso en marcha hace dos años el Plan Europeo de Lucha contra el Cáncer, que se estructura en cuatro áreas clave (prevención, detección precoz, tratamiento y atención) y que cuenta con varias iniciativas emblemáticas. Uno de esos buques insignia es la Iniciativa Europea de Imágenes del Cáncer, que se lanzó a finales de enero en un evento en Bruselas con la presentación también de la piedra angular de esta iniciativa, el denominado proyecto Eucaim (Federated European Infrastructure for Cancer Image Data).
"Hoy en dÃa cuando hay un tumor sabemos más o menos cómo van a ir las cosas, pero todavÃa hay incertidumbres y sorpresas. Para minimizar esos errores hace años que varios grupos de investigación europeos trabajan en imagen médica, en inteligencia artificial y en modelos predictores que indican con mayor exactitud de lo que sabemos actualmente cómo va a evolucionar un tumor o cómo va a responder un paciente", explica Luis MartÃ-BonmatÃ, director del Ãrea ClÃnica de Imagen Médica del Hospital Universitario y Politécnico La Fe (Valencia) y coordinador cientÃfico del proyecto Eucaim.
"La Comisión Europea, que es quien financia esos proyectos de investigación, dijo 'por qué no discutÃs temas comunes para saber qué problemas tenéis al hacer vuestro trabajo', temas relacionados con la anonimización de datos, la comparación de imágenes, la extracción de conocimiento... Empezamos a trabajar y de ahà salió lo que se conoce como Artificial Intelligence for Health Imaging (AI4HI), que es el núcleo o la semilla de Eucaim. Y la Comisión Europea sacó la convocatoria de esta infraestructura para que construyéramos las soluciones a la investigación en Europa", añade MartÃ-BonmatÃ, que también es expresidente de la Sociedad Española de RadiologÃa Médica (Seram).

El doctor Luis MartÃ-Bonmatà en el Hospital La Fe (Valencia). Foto: DAVID GONZÃLEZ/ARABA PRESS
Es decir, una herramienta que va a facilitar a instituciones, hospitales y empresas la investigación en imagen médica que algunos de esos grupos lleva años construyendo. De alguna forma, la intención de la Unión Europea es aprovechar el trabajo realizado y no perderlo. "Cada vez que un proyecto de investigación acaba, los datos que ha generado ya no se usan más. Cada vez que un ensayo clÃnico acaba, los datos que se han generado no se usan más. Cada vez que en un centro o en un hospital acaban una investigación, los datos ya no se usan más. Para evitar esa pérdida de conocimiento la Comisión Europea dijo que por qué no podÃamos unir todos esos datos que están fragmentados y que dejarán de usarse", indica el coordinador cientÃfico de Eucaim.
¿Unirlos cómo? "Virtualmente, integrarlos como si fuera un único repositorio o almacén de datos donde los investigadores pudieran investigar en condiciones, una federación de repositorios fragmentados. Y facilitar, antes de que desaparezcan, que se integren en ese repositorio central, que es el Atlas de Imágenes en Cáncer", dice el especialista.
"Lo que pasa con los datos también pasa con las soluciones computacionales y con los modelos de inteligencia artificial: hay muchas soluciones, muchos algoritmos que intentan solucionar los mismos problemas. Y no hay compartición de algoritmos. Con este proyecto también podemos facilitar que, aunque el algoritmo para que la imagen mejore se genere en Roma, en BerlÃn o en Madrid, cualquier investigador pueda usarlo. Es facilitar el uso de herramientas ya existentes, que es otro de los aspectos importantes del proyecto", continúa MartÃ-BonmatÃ.
Imágenes comparables de equipos distintos
El radiólogo señala otro aspecto fundamental de este proyecto: "Vamos a hacer que las imágenes sean comparables, que aunque se hayan adquirido en un equipo distinto y con un protocolo diferente, la información que se obtenga de ellas sea de lo que tiene el tumor y no del equipo con el que se ha realizado la imagen. Es otra ventaja de esta federación de repositorios y de herramientas de computación en un único espacio de trabajo: es como si tuviéramos un único escritorio, en lugar de tener 3.000 escritorios diferentes, cada uno de ellos con sus soluciones computacionales y sus datos separados de los demás".
Por último, Eucaim va a facilitar que los hospitales, que es donde se producen los datos sanitarios, puedan participar del desarrollo de estos modelos de inteligencia artificial (IA) sobre imagen médica sin tener que sacar los datos de su entorno hospitalario haciendo IA federada: "Lo mismo que integrábamos repositorios y herramientas, también integraremos virtualmente hospitales. De esta forma cada semana o cada mes el número de imágenes que se tiene o el número de datos que podemos solicitar para investigar es cada vez mayor. Y asà ayudamos a investigadores, médicos, emprendedores, compañÃas y farmacéuticas a desarrollar la investigación".
Por supuesto el proyecto tiene en cuenta la obsolescencia tecnológica. "Es parte de los desarrollos que se van a poner en valor precisamente: cómo hacer que las mejoras que se irán obteniendo con los años en la calidad de las imágenes sigan permitiendo que la información que se extrae sea útil y comparable. Es como en un laboratorio, los datos, por ejemplo, de ácido úrico en sangre deben ser comparables tanto si los adquirimos hace 8 años como si es dentro de 3 años. En ese ejercicio también está detrás la IA".
Pregunta. Me hablaba de esa pérdida de conocimiento, pero Eucaim se centra en imágenes ¿o también incluye otro tipo de datos?
Respuesta. El núcleo central de Eucaim es la imagen médica y la herramienta central es la IA, pero la imagen médica no es la solución de todo. Tienes que el conocimiento, lo que le sucede al paciente, que es la genómica, los cambios moleculares, la anatomÃa patológica... toda esa información también estará disponible y entrelazada con la de la imagen médica. Pero de donde se va a obtener la información principal, el núcleo de conocimiento será la imagen médica. Igual que en el proyecto '1+ Millón de Genomas' ('1+ Million Genomes' o 1+MG) el núcleo de conocimiento es la genética, aunque se relacione con imagen, con laboratorio, etc.
P. Y las imágenes, la piedra angular de este proyecto, ¿qué tipo de imágenes son?
R. Son todas, no hay lÃmites. Son imágenes radiológicas, eso quiere decir, radiografÃa simple, mamografÃa, ecografÃa, TAC, resonancia magnética... Pero también son imágenes de medicina nuclear, es decir, PET, gammagrafÃa y spect. Son las imágenes que conocemos que se utilizan en los grandes hospitales para el diagnóstico y el seguimiento de los pacientes con cáncer. No habrá, en principio o no se pretende, otras imágenes como las de endoscopia o de fondo de ojo o de piel, esas imágenes no se contempla que estén en el proyecto.
P. ¿Las de piel no, aunque hablemos de melanoma?
R. No, las de piel no porque todo es imagen médica adquirida con los dispositivos que he mencionado y la piel especÃficamente es otro entorno, tiene otro formato digital, otro estándar, otro soporte y en principio no se contempla.
Bonmatà sabe bien de lo que habla. Es director del Ãrea ClÃnica de Imagen Médica del Hospital La Fe, que cuenta con un grupo de investigación que crearon en 2014 (Grupo de Investigación Biomédica de Imagen, GIBI230) formado por fÃsicos, ingenieros o cientÃficos de datos con equipos de última generación. "El grupo se dedica precisamente a extraer el conocimiento de las imágenes para mejorar el manejo diagnóstico y terapéutico de los pacientes, para acercar esta medicina de precisión de la que tanto se habla y se dice, hacerla realidad", apunta el especialista en radiodiagnóstico.
Además, ha coordinado dos grandes proyectos europeos, Primage y Chaimeleon, de los cinco financiados por la UE sobre macrodatos e IA en imágenes del cáncer (los otros tres son EuCanImage, Incisive y ProCancer-I) que son parte de la red AI4HI, que MartÃ-Bonmatà calificaba de semilla de Eucaim. "Por eso y también por mi participación en foros mundiales de investigación en imagen médica, IA y radiómica, la Comisión Europea pensó que serÃa un buen director cientÃfico de esta infraestructura", expone.
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Radiómica, una parte fundamental del proyecto
Según BonmatÃ, la radiómica, "lo no observable al ojo humano" es una parte muy importante del proyect
Mediante inteligencia artificial y radiómica, Luis MartÃ-Bonmatà dirige desde el Hospital La Fe en Valencia el proyecto Eucaim, el Atlas Europeo de Imágenes en Cáncer.
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RocÃo R. GarcÃa-Abadillo. Madrid
OncologÃa-Radioterápica
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