La pareja IA-microscopio llega al SNS para diagnosticar cáncer

La inteligencia artificial (IA) está en boca de todos, pero hace años ya se hablaba de ella. María Postigo la veía en el horizonte lejano, pero desde su posición ya podía imaginarse todo el potencial que tendría y, por ello, decidió anticiparse a sus posibles funcionalidades. Tras varios años trabajando en los laboratorios de la Universidad Politécnica de Madrid, enfocándose en las enfermedades que se pueden diagnosticar con un microscopio, decidió dar el salto a crear la startup SpotLab. Esta compañía es, en palabras de su creadora, una fábrica de algoritmos de IA.

Concretamente, en estos momentos se centran en el diagnóstico de dos tipos de enfermedades: cáncer y patologías infecciosas. "En muchas ocasiones, estas patologías son complejas de diagnosticar o no hay suficientes especialistas en el mundo. Esto significa que algunas muestras se quedaban con un mal diagnóstico o sin él directamente. Viendo venir la ola de la IA hace más de 10 años, empezamos a trabajar en crear inteligencia artificial que pudiera contribuir a analizar esas muestras tanto de sangre, como de orina o heces", destaca Postigo, quien es investigadora biomédica, en una entrevista para Gaceta de Salud.

No obstante, para usar esta herramienta en la rutina clínica, han tenido que adaptarse a los estándares de calidad y regulación de los productos sanitarios: "Hacemos nuestros propios algoritmos de diagnóstico, que les enviamos a los hospitales; y también hacemos algoritmos para la industria farmacéutica, pero de una manera más customizada, bajo demandas concretas".

En esta gran estantería de algoritmos de IA se encuentra uno que acaban de terminar y que se ha creado para el análisis automático de la médula ósea. Las muestras que se extraen de este tejido, a través de la técnica del aspirado, pueden ser esclarecedoras al ponerlas en el microscopio. "La médula ósea es la fuente de donde se crea la sangre y, al final, un trastorno en ella supone un problema en la sangre y un posible cáncer. La IA cuenta las células en el microscopio y ve cuántas hay de cada tipo. De tal manera que, si hay un porcentaje desproporcionado de un tipo celular, significa que ahí está pasando algo raro", asegura Postigo.

Se trata de una herramienta que facilita el estudio de la médula ósea, el cual es "complejísimo". Este es un paso más hacia el diagnóstico, pero no el único. Gracias a su rápido trabajo (cada célula debe clasificarse en 23 clases diferentes), ahorra tiempo al médico: "Usando la IA puedes reducir hasta el 80% del tiempo de este análisis. La IA coge las células, las recorta, las ordena y las mete en grupos. El médico lo que tiene que hacer es ver si están bien clasificadas o no".

Aterrizaje en el Sistema Nacional de Salud (SNS)

La buena noticia es que va a llegar al Sistema Nacional de Salud (SNS). Esta inteligencia artificial aterrizará en 14 hospitales públicos próximamente por una alianza con la farmacéutica GSK y la Sociedad Española de Hematología y Hemoterapia (SEHH). Una oportunidad que abre una puerta directa a esta startup hacia el sistema sanitario.

"Nosotros tenemos que pasar procesos muy largos, tanto para desarrollar la tecnología como para evaluarla en un entorno clínico, certificarla y llevarla al mercado. Todas las colaboraciones que al final permitan acortar esos tiempos son bienvenidas", subraya Postigo. Lo que ocurre con este tipo de novedades es que como los médicos las desconocen, no las solicitan. "Para el sistema sanitario es una oportunidad única de empezar a probar tecnologías nuevas en entornos controlados", apostilla. Desde Spotlab se encargarán de dar la formación del uso de esta tecnología a los médicos y den el mantenimiento correspondiente en dichos centros y la idea es que se amplíe a más.

Por su parte, Sergio Ostalé, director de la Unidad de Oncohematología de GSK España, asegura que esta colaboración es fruto de la idea de la compañía de ser "socios de los sistemas de salud para superar sus puntos críticos y avanzar en sus desafíos a través de la implementación de soluciones innovadoras". "Queremos hacerlo juntos, mediante soluciones co-creadas con los profesionales sanitarios, las sociedades científicas, startups y todos los agentes del ecosistema de innovación en salud en su conjunto. Este es un buen ejemplo", subraya.

En palabras de Ostalé, la IA es el motor transversal a lo largo de toda la cadena de valor; desde procesos internos, investigación clínica o producción y suministro de fármacos hasta procesos de innovación clínica, como es el caso de Spotlab. Una vía para anticiparse a la enfermedad y tratar de contribuir a mejorar el diagnóstico del cáncer. "La solución de Spotlab es una demostración de cómo la IA puede contribuir a mejorar la prevención o el diagnóstico, en este caso -por ejemplo- de neoplastias hematológicas, donde Spotlab actúa como un 'copiloto' de los especialistas en Hematología; un aliado del profesional sanitario a la hora de tomar sus decisiones clínicas", resalta.

IA multimodal

Esta joven compañía no cesa en su ambición y su visión es "hacer la IA que todo lo vea bajo el microscopio". Al igual que ahora se usa para detectar células para saber si hay una leucemia, podemos también colocar el móvil en el microscopio para detectar parásitos de malaria en una muestra. Algo muy útil en países de Latinoamérica y África.

El futuro seguirá esta línea, en palabras de la ingeniera, a nivel de IA de análisis de imagen, hasta ahora se replica lo que el médico hace o lo que el médico ve en esa imagen: contar células, clasificarlas, detectar parásitos. El próximo escalón es que esta tecnología sea capaz de encontrar nuevos biomarcadores que se escapan al ojo clínico. "Estamos viendo que la IA es capaz de detectar ciertos patrones que son un indicio de que esas células tienen mutaciones genéticas. Cuando encuentras esto en un paciente oncológico, probablemente conozcas o tengas mucho más claro el tratamiento que le debas dar, ya que en Oncología hay muchas terapias dirigidas asociadas a mutaciones genéticas concretas", detalla.

De esta manera, la IA aplicada a la aspiración de médula ósea evita los "análisis genéticos" de manera generalizada, que son pruebas más caras y se dilatan más en el tiempo. En definitiva, es "otra forma de democratizar el diagnóstico médico, acelerarlos, obtener más información y lograr mayor precisión. La fase siguiente ya la estamos viviendo, la IA es multimodal y va a integrar estos resultados con otros datos de la historia clínica para conseguir un diagnóstico integrado. El futuro de la IA ya está tocando la puerta.