Foto: EUROPA PRESSVALÈNCIA (EFE). La Universitat Politècnica de València (UPV) lidera el desarrollo de un sistema que ayudará al diagnóstico de cáncer de piel a través de algoritmos, y permitirá diferenciar entre tumores y evaluar el pronóstico de los casos de potencial maligno incierto.
El proyecto, que combina algoritmos de 'computer vision' y 'deep learning', se denomina "Samuel" y está financiado por la Agencia Valenciana de la Innovación (AVI), con la participación del Instituto de Investigación Sanitaria (INCLIVA), el Hospital Clínico Universitario de Valencia, y la empresa biotecnológica EpiDisease, informa la UPV.
"Entre los distintos tipos de cáncer de piel, el melanoma maligno es el más agresivo y peligroso y actualmente representa alrededor del 80 % de las muertes asociadas al cáncer de piel", señala el jefe de dermatopatología del Hospital Clínico Universitario de Valencia, Carlos Monteagudo. "La detección precoz y el diagnóstico de la enfermedad en un estadio temprano es esencial para intentar reducir las complicaciones asociadas", añade Monteagudo.
El proyecto tiene como objetivo desarrollar herramientas que proporcionen a los patólogos una clasificación automática en diferentes subtipos de melanomas, así como una predicción del pronóstico del paciente, añade Valery Naranjo, coordinadora del Computer Vision and Behaviour Analysis Lab (CVBLab) del Instituto de Investigación e Innovación en Bioingeniería (i3B) de la UPV.
Para ello, el sistema incluirá algoritmos de inteligencia artificial que ayudarán a analizar las muestras de las biopsias digitalizadas en alta resolución, teniendo en cuenta también datos clínicos del paciente.
Además, Samuel tendrá en cuenta mecanismos moleculares que favorecen la propagación del melanoma cutáneo, en concreto, se buscarán biomarcadores basados en metilación del ADN y microARNs.
"Se ha demostrado, que estas alteraciones epigenéticas pueden jugar un papel determinante en la progresión y desarrollo de los tumores melanocíticos", apunta José Luis García, investigador post-doctoral CIBER y director ejecutivo de EpiDisease. El proyecto Samuel comenzó el pasado mes de julio y concluirá en septiembre de 2023.
