Descubrimiento de biomarcadores espaciales mediante el aprendizaje semántico interpretable en histopatología.

Este estudio utilizó un nuevo programa informático llamado PathPrism para analizar muestras de tejido de numerosos pacientes con cáncer colorrectal. El objetivo fue identificar biomarcadores espaciales, que son patrones o ubicaciones específicas de células y moléculas dentro del tejido que pueden predecir aspectos como la supervivencia, mutaciones genéticas específicas (MSI, BRAF, TP53) y la respuesta de los pacientes a la quimioterapia.

Los investigadores aplicaron PathPrism a datos de más de 7.000 pacientes con cáncer colorrectal. El programa identificó numerosos biomarcadores espaciales que podrían predecir la supervivencia, la presencia de ciertas mutaciones y el beneficio de la quimioterapia en pacientes con enfermedad en estadio II o III. PathPrism también utiliza modelos de lenguaje extensos para ayudar a generar nuevas ideas basadas en estos patrones espaciales.

Actualmente, esta investigación se encuentra en la fase de análisis de datos de pacientes existentes y desarrollo de nuevas herramientas para analizar muestras de tejido. Aún no se sabe si estos biomarcadores específicos o la herramienta PathPrism se utilizarán directamente en la práctica clínica para guiar las decisiones de tratamiento de pacientes individuales. Se necesitarían más investigaciones y ensayos clínicos para validar estos hallazgos y determinar su aplicación práctica.