Unos de los retos a los que se enfrenta la llamada medicina del seguro es adecuar sus métodos de evaluación del pronóstico de vida de un candidato a una seguro de vida a los nuevos avances de diagnóstico.
Este artículo nos habla de un avance singular y que podría ser muy relevante en un futuro.
José Miguel Rodríguez-Pardo
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A pesar de los enormes avances médicos y tecnológicos de las últimas décadas hay un campo de la medicina que ha cambiado poco desde principios del siglo XX: los análisis de laboratorio para llevar a cabo el diagnóstico preciso de una enfermedad.
Célula cancerosa
El programa detecta miles de características celulares vinculadas a la baja supervivencia.
En particular, ha cambiado muy poco la forma como se analizan y evalúan las muestras de tejido canceroso para conocer la severidad y extensión de la enfermedad y predecir qué posibilidad tienen un paciente de sobrevivir.
Estos análisis requieren que un patólogo examine las muestras en un microscopio y las clasifique de acuerdo a una escala de progresión del cáncer que fue desarrollada hace ochenta años.
Esta clasificación o estadificación califica el tipo y severidad de la enfermedad y con esta información se calcula la prognosis y tratamiento que debe recibir el paciente.
Ahora este campo de la patología podría cambiar gracias a un nuevo software desarrollado por científicos en Estados Unidos.
Según la investigación publicada en Science Translational Medicine (Sciencie Medicina Traslacional), el nuevo programa, llamado Computational Pathologist o C-path, puede analizar un tumor y predecir su progresión "con más precisión que los ojos de un patólogo".
El software, explican los científicos de la Universidad de Stanford, puede escanear imágenes microscópicas del tejido de mama y analizar más de 6.000 características del cáncer para predecir la supervivencia de la paciente.
Inicialmente los investigadores desarrollaron el software con el objetivo de identificar características adicionales del tejido canceroso que actualmente no se investigan para poder tener una idea más clara de la severidad de la enfermedad.
Cuando probaron el programa con muestras de un grupo de pacientes en Holanda, el C-path encontró una serie de nuevas características asociadas con una baja supervivencia.
Un "ecosistema"
"Los patólogos están entrenados para analizar y evaluar estructuras celulares específicas de importancia clínica conocida" explica el doctor Andrew Beck, principal autor del estudio.
"Sin embargo, algunos tumores contienen innumerables características adicionales cuya importancia clínica hasta ahora no ha sido evaluada" agrega.
El nuevo software, dice el investigador, puede analizar 6.642 de esos factores y determinar cuáles son los más importantes para predecir la supervivencia.
Entre los factores estructurales identificados por el programa los científicos descubrieron que ciertas características de las células que rodean a un tumor, el estroma, son mucho más importantes de lo que hasta ahora se había pensado en la predicción de la supervivencia.
Tal como señala el doctor Beck, esto demuestra que el cáncer es un "ecosistema" y que en el "microambiente" que rodea a un tumor puede haber información clínica muy importante para la prognosis de la enfermedad.
El nuevo programa, afirman los científicos, podría ser una herramienta muy valiosa en áreas de países en desarrollo donde los laboratorios y patólogos son escasos y donde podría mejorarse el diagnóstico y tratamiento de cáncer de millones de personas.
No se espera que el software reemplace a los patólogos. Tal como señala el profesor Matt van de Rijn, coautor del estudio, "estamos frente a un futuro en el que las computadoras y los humanos colaborarán para mejorar los resultados de los pacientes en todo el mundo".
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