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El artículo “La inteligencia artificial entrando en el campo de la patología en oncología: aplicaciones actuales y perspectivas futuras”, publicado recientemente en la Annals of Oncology (publicación oficial de la European Society for Medical Oncology ESMO), explica el papel emergente de la inteligencia artificial (IA) en la patología oncológica, cómo está siendo utilizada para la mejora del diagnóstico del cáncer y sus limitaciones, desafíos regulatorios y éticos. En él se revisan 276 estudios, en tres áreas: detección, biomarcadores y pronóstico.
Diagrama de Venn de estudios sobre IA en detección, biomarcadores y pronóstico del cáncer.
Aplicaciones actuales de la IA en patología oncológica
Diagnóstico y clasificación de tumores
La IA ha demostrado ser eficaz en la clasificación de tumores a partir de imágenes digitales de muestras de tejido. Modelos de inteligencia artificial profunda (“deep learning” en inglés) han alcanzado una precisión comparable o superior a la de los patólogos en tareas como la identificación de metástasis en ganglios linfáticos, la clasificación de subtipos tumorales de cáncer de mama, próstata y pulmón y el grado de agresividad de los tumores.
Evaluación de biomarcadores
La inteligencia artificial (IA) se está utilizando para identificar biomarcadores del cáncer, es decir, moléculas presentes en las células de los tumores que ayudan a comprender mejor la enfermedad. En lugar de recurrir siempre a pruebas genéticas complejas y costosas, la IA puede analizar imágenes digitales de cortes de tejido —las mismas que se observan bajo el microscopio— para detectar proteínas específicas como HER2, PD-L1 o Ki-67, así como mutaciones en genes clave como TP53, BRCA1 o KRAS, entre otras señales moleculares.
Estas moléculas actúan como “huellas” del cáncer, ya que ofrecen pistas sobre cómo se comporta el tumor y qué tratamiento puede ser más efectivo. Aunque estas herramientas basadas en IA aún no sustituyen por completo a los análisis de laboratorio tradicionales, representan una alternativa rápida, accesible y muy prometedora, sobre todo en centros médicos con menos recursos, donde pueden ayudar a decidir qué pacientes necesitan estudios más avanzados.
Pronóstico soportado por IA
La inteligencia artificial (IA) ya se está usando para predecir cómo podría evolucionar el cáncer en cada persona. Analizando miles de datos —como imágenes microscópicas del tumor, información genética y antecedentes clínicos— los algoritmos pueden estimar el riesgo de que el cáncer reaparezca, se propague o incluso predecir cuánto tiempo puede vivir un paciente. Estos sistemas permiten a los médicos tomar decisiones más personalizadas, ajustar los tratamientos a tiempo y vigilar mejor a quienes tienen mayor riesgo. En muchos tipos de cáncer frecuentes, como el de mama, colon o pulmón, estos modelos han tenido buenos resultados e incluso han descubierto señales en el tejido que los médicos antes no conocían.
También se ha observado que la IA puede analizar la infiltración de linfocitos T y otras características del microambiente tumoral a partir de imágenes patológicas. Estos análisis proporcionan información pronóstica adicional y pueden influir en la elección del tratamiento, esto es muy relevante por ejemplo en el contexto de las inmunoterapias.
Perspectivas futuras y desafíos
Integración multimodal
Combinar lo que se ve al microscopio con información genética y datos médicos del paciente es uno de los grandes avances que permite la inteligencia artificial. Al juntar todos estos datos en una misma plataforma, la IA puede ayudarnos a entender el cáncer de forma mucho más completa. Gracias a esto, los médicos podrán elegir tratamientos más personalizados y encontrar con mayor precisión qué terapia funciona mejor para cada persona.Esta integración facilitará la medicina de precisión y la identificación de terapias dirigidas con mayor efectividad.
Aplicación en tumores raros
Aunque la mayoría de los avances en IA se han centrado en tumores más habituales como el de mama, próstata y pulmón, la investigación ha determinado que la IA va a resultar crucial para desarrollar modelos que también aborden tumores raros.
Desafíos éticos y regulatorios
No todo es fácil ni positivo éticamente respecto a la implementación de la IA en el campo de la patología. Plantea cuestiones como la privacidad de los datos, el consentimiento informado y la responsabilidad por parte de los desarrolladores y aplicantes en caso de errores. Es por eso que es necesario establecer marcos regulatorios claros para la validación y aprobación de herramientas de IA en el ámbito clínico.
La IA, como en muchos otros campos, está revolucionando la patología oncológica, mejorando la precisión diagnóstica y facilitando la medicina personalizada. Sin embargo, asegurar su implementación exitosa requerirá superar desafíos técnicos, éticos y regulatorios. La colaboración entre investigadores, clínicos y reguladores será fundamental para que así sea y es importante abordar su desarrollo de manera completa y minuciosa.
Marra A, Morganti S, Pareja F, Campanella G, Bibeau F, Fuchs T, Loda M, Parwani A, Scarpa A, Reis-Filho JS, Curigliano G, Marchiò C, Kather JN. Artificial intelligence entering the pathology arena in oncology: current applications and future perspectives. Ann Oncol. 2025 Apr 28:S0923-7534(25)00112-7. doi: 10.1016/j.annonc.2025.03.006. Epub ahead of print. PMID: 40307127.
Laura Aznar Grau