La Lung Ambition Alliance (LAA), un consorci recentment creat sota els auspicis de la International Association for the Study of Lung Cancer (IASLC), ha reconegut amb el Premi a la Innovació el projecte de Germans Trias i el CVC “Radiòmica i radiogenòmica en screening de càncer de pulmó – Radiolung”. El Comitè Científic Assessor de la LAA ha distingit el projecte liderat per Antoni Rosell per la seva qualitat científica, novetat, potencial aplicació i contribució a l’objectiu de l’aliança, que és duplicar la supervivència del càncer de pulmó entre el 2020 i el 2025.
El projecte Radiolung proposa generar un model predictiu basat en la intel·ligència artificial i la radiòmica per millorar la detecció de la malignitat dels nòduls pulmonars i desenvolupar, així, un software amb potencial ús clínic que permeti millorar l’actual model de cribratge de càncer de pulmó.
Radiòmica per a un diagnòstic més acurat
Actualment, el cribratge de càncer de pulmó es realitza per medi d’una tomografia computada de baixa radiació (CT-Tòrax) que detecta nòduls pulmonars, però no permet valorar amb la certesa desitjada si són benignes o malignes. Així, la majoria dels pacients han de fer seguiment radiològic, s’han de sotmetre a exploracions radiològiques complementàries i en ocasions a preses de mostres biòpsiques per establir el diagnòstic. Per tal de millorar la capacitat diagnòstica de la CT i ajudar en la presa de decisions, investigadors de Germans Trias i del CVC estan treballant en un algoritme d’intel·ligència artificial que sigui capaç d’analitzar característiques de rang matemàtic de les imatges, el que es coneix com a radiòmica.
“La radiòmica, utilitzant models desenvolupats mitjançant intel·ligència artificial, pot extraure moltes mesures 3D dels CTs fora de la capacitat visual de l’ull humà i combinar-les amb característiques histològiques i moleculars dels tumors pulmonars. D’aquesta manera pot trobar de manera sistemàtica, amb una única imatge de CT, els rangs que més es correlacionen amb la malignitat i gravetat del nòdul”, explica la investigadora principal del grup de recerca del CVC Interactive Augmented Modelling for Biomedicine (IAM4B), Dèbora Gil. I segueix: “Aquest anàlisis de múltiples dades és impossible que el pugui dur a terme un radiòleg de manera visual, de manera que la radiòmica pot ser una eina molt útil per ajudar els especialistes a fer diagnòstics més precisos”. Per la seva part, Antoni Rosell, director clínic de l’Àrea del Tòrax i investigador principal de Radiolung, puntualitza: “Poder determinar el grau d’agressivitat del nòdul pulmonar i el seu perfil mutacional en les primeres etapes mitjançant la radiòmica permetrà predir el comportament a llarg termini del tumor, tant pel que fa a l’evolució, com al risc de recurrència. D’aquesta manera, podrem dirigir tractaments específics i personalitzats als pacients, fins i tot en l’estat inicial de la malaltia”. L’equip investigador de Radiolung pertany a l’Hospital i a l’Institut de Recerca Germans Trias i Pujol i al Centre de Visió per Computador. Es tracta d’un grup multidisciplinari de professionals de diferents àrees de la medicina com la Pneumologia, la Cirurgia Toràcica, la Radiologia, l’Anatomia Patològica i la Medicina Nuclear, així com la visió per computador, una branca de la intel·ligència artificial.
Amb el Premi a la Innovació, Radiolung ha obtingut un finançament de 30.000 euros per al desenvolupament de la tecnologia. “Gràcies a aquest guardó, podrem transferir aquesta innovació a la pràctica clínica”, conclou Rosell. El projecte ha comptat també amb el reconeixement d’una beca Premi Talents, una iniciativa impulsada per la Fundació Catalunya-La Pedrera i l’Hospital Germans Trias, amb l’objectiu de finançar projectes de recerca de professionals sanitaris que acabaven la seva residència.
