Después de cinco años de investigación y varios intentos fallidos, un equipo internacional liderado por médicos y científicos del University College de Londres ha publicado este miércoles su Atlas de órganos humanos, una especie de Google Earth del cuerpo que promete revolucionar la investigación biomédica y el estudio de algunas enfermedades como la hipertensión, la diabetes, el cáncer o la covid, al relacionar fallos multisistémicos, variaciones anatómicas o patrones asociados a patologías complejas en órganos del mismo paciente.

Las imágenes tridimensionales de esta nueva plataforma han sido generadas con un nivel de detalle sin precedentes a partir de los órganos de donantes fallecidos. Esto ha sido posible gracias a una técnica de rayos X de altísima potencia, denominada HiP-CT, que permite generar reproducciones de los órganos completos y llegar a un nivel celular con total precisión sin necesidad de cortar o dañar los tejidos. “Esta capacidad multiescala convierte a este atlas en un recurso único, capaz de conectar la anatomía macroscópica con detalles histológicos en 3D”, subrayan sus creadores, que han publicado su obra en la revista Science Advances.

Para llegar hasta aquí, el grupo de expertos fue mejorando una versión beta que lanzaron en 2021, en uno de los momentos más difíciles de la pandemia. “Hemos ido incorporando más funciones y añadiendo más datos al portal para que el atlas sea lo que es hoy”, cuenta a través de videollamada la ingeniera mecánica Claire Walsh, del University College de Londres, una de las principales impulsoras del proyecto. La investigadora recuerda que algunas de las primeras informaciones compartidas en el atlas sobre pacientes fallecidos por covid dieron lugar a publicaciones que revelaban lesiones vasculares microscópicas nunca antes vistas. Ese y otros descubrimientos se convirtieron en la primera piedra para construir algo más grande.

La especialista explica que uno de los mayores retos que ha tenido el equipo de trabajo, formado por más de una veintena de investigadores, fue la de escanear órganos completos y hacer accesibles grandes cantidades de datos. Cada conjunto de datos puede alcanzar cientos de gigabytes o incluso más de un terabyte. El mayor, la información sobre un cerebro, alcanza los 14 terabytes. “Para poder almacenar esas imágenes en la nube y permitir su visualización interactiva necesitábamos una infraestructura enorme. Y en eso hemos invertido muchísimo tiempo en los últimos años, para hacer que estos datos sean realmente interactivos”, cuenta Walsh. Otra curiosidad. El equipo utilizó cilindros con gelatina de agar, de origen vegetal, para sumergir los órganos y escanearlos sin que se movieran, como puede verse en la siguiente imagen donde Walsh y sus compañeros posan junto a varios órganos.

El atlas es un repositorio de datos anatómicos completamente abierto que permite a investigadores, educadores y público en general acceder a su contenido a través de internet. Además, ofrece herramientas de software y recursos formativos para hacer su uso más fácil y accesible. También incluye herramientas de búsqueda, galerías de imágenes y vídeos, visualización en navegador y opciones de descarga. La doctora Walsh subraya el impacto que una colección así puede tener en la investigación biomédica del cáncer, por ejemplo. “Con la imagen clínica solo puedes ver metástasis relativamente grandes. Y con histología, con cortes, es como buscar una aguja en un pajar. Con la HiP-CT puedes hacer barridos de alta resolución y detectar posibles micrometástasis, para luego escanear esa zona con aún más detalle”, comenta.

Walsh agrega otro ejemplo: los hallazgos que han hecho en el estudio de la enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC). “Durante mucho tiempo se pensó que era exclusivamente pulmonar, pero las personas con EPOC tienen mucha más tendencia a problemas cardiovasculares, claramente hay un componente multisistémico. Lo mismo sucede con diabetes, hipertensión y otras enfermedades multisistémicas”, apunta. También en el estudio anatómico de los riñones. “En el riñón descubrimos que los glomérulos no están todos al final de la red vascular, como se creía, sino distribuidos de forma completamente distinta”, dice con asombro.

El proyecto, que ha sido desarrollado en las instalaciones del Laboratorio Europeo de Radiación Sincrotrón, en Grenoble (Francia), está formado por investigadores, ingenieros, médicos y especialistas en infraestructura, unidos dentro del Human Organ Atlas Hub, un consorcio formado por nueve institutos en Europa y Estados Unidos. Hasta ahora reúne información de 25 donantes, cuyas muestras provienen de más de una docena de biobancos europeos, entre ellos el Biobanco Unificado de Hannover y el Laboratorio de Anatomía de los Alpes Franceses. Los resultados disponibles incluyen datos tridimensionales de 56 órganos de 11 tipos diferentes, entre ellos, el cerebro, el corazón, el riñón, el hígado, el pulmón, el útero o la próstata.

Pese al avance que representa la creación de una plataforma como esta, uno de los principales retos del atlas es la diversidad de órganos según sexo y edad, ya que la mayoría de los modelos disponibles hasta ahora proceden de hombres con una edad promedio de 73 años. Sin embargo, como explica Walsh, esta impresión es engañosa: “Aunque los que están ya publicados son mayoritariamente masculinos, representan solo alrededor del 30% de los datos del consorcio. El resto está en proceso de preparación para publicarse, y ahí la proporción no es tan sesgada. Tenemos más donantes femeninas, pero esta primera colección está muy influida por los casos de covid, en los que los hombres tuvieron peores resultados, así que hubo más donaciones masculinas”, comenta.

Respecto a la edad de los donantes, Walsh señala que el predominio de personas mayores de 60 años es comprensible: “La gente joven suele estar destinada a trasplantes, así que el atlas siempre estará más orientado a edades avanzadas”. La especialista asocia esta distribución a un aspecto clave de la realidad sanitaria actual: “El envejecimiento es uno de los mayores retos socioeconómicos contemporáneos, ya que las enfermedades asociadas a la edad son hoy una de las principales cargas globales de la salud pública”, sentencia.

Ciencia abierta

El Atlas de órganos humanos no solo destaca por la calidad de sus imágenes, sino también por su compromiso con los principios FAIR (localizable, accesible, interoperable y reutilizable, por sus siglas en inglés). Desde el inicio, el equipo apostó por lo que se conoce como ciencia abierta. “Quisimos que estos datos fueran accesibles para todos y construir una infraestructura científica abierta y compartida a escala global”, señala Paul Tafforeau, científico del sincrotrón de Grenoble y creador de la plataforma. Todos los datos están disponibles bajo licencia Creative Commons Attribution 4.0, lo que permite su reutilización siempre que se cite la fuente. “El Atlas de órganos humanos demuestra lo que la ciencia en equipo puede lograr en su máxima expresión”, comenta Walsh.

El equipo espera expandir el repositorio con más órganos, mayor diversidad de donantes y nuevas herramientas, a la vez que desarrolla una comunidad abierta y conectada que apoye la investigación, la educación y el desarrollo de la inteligencia artificial. “En el futuro esperamos desarrollar la técnica para poder obtener imágenes de cuerpos humanos completos con una resolución de 10 a 20 veces mayor que la actual”, subrayan sus creadores. Un recurso que seguirá transformando la ciencia y la educación médica de los próximos años. “Estos datos podrían transformar la forma en que se estudia y se comprende la anatomía”, asegura Claire Walsh.

La inteligencia artificial (IA) está buscando su hueco dentro de la medicina y en el apoyo a la lectura de pruebas diagnósticas ha encontrado un filón. El último ejemplo de sus avances en este campo es un ensayo clínico, publicado este jueves en The Lancet, que ha validado el potencial de la IA en los cribados de cáncer de mama. La investigación, en la que han participado más de 100.000 mujeres en Suecia, ha demostrado que la lectura de mamografías mejora la detección temprana de tumores de mama con ayuda de este programa. Además, quita carga de trabajo a los radiólogos y reduce la tasa de diagnóstico de cáncer de intervalo, que son esos tumores que se detectan entre rondas de cribados y que acostumbran a tener un peor pronóstico.

Un matiz fundamental antes de seguir: la investigación no justifica la sustitución de personal sanitario por IA ni nada que se le parezca, avisan los autores del estudio. Pero lo que sí hace es dar un espaldarazo al uso de herramientas de inteligencia artificial para optimizar los resultados en salud en un contexto muy particular. “La implementación de la mamografía con IA en los programas de cribado del cáncer de mama podría ayudar a reducir la presión laboral de los radiólogos, además de ayudar a detectar más cánceres en una etapa temprana, incluidos aquellos con subtipos agresivos”, defiende la autora principal, Kristina Lång, de la Universidad de Lund (Suecia), en un comunicado. Pero, a renglón seguido, la investigadora apela a introducir la IA “con cautela”, usando herramientas probadas y con seguimiento continuo.

No hay dudas de que los cribados salvan vidas: estas estrategias poblacionales ayudan a localizar tumores en etapas tempranas y, como en el cáncer el tiempo es vida, si se detecta precozmente, la probabilidad de curación es mucho mayor. La mamografía, que en Europa suele hacerse de forma bienal a partir de los 45 o los 50 años, según el país, ha demostrado sobradamente su valor para el cribado, pero no es infalible. Detecta mucho, rápido y bien, pero algunos tumores se pueden escapar al ojo de estos programas de detección precoz.

De hecho, se estima que entre el 20% y el 30% de los tumores diagnosticados tras una prueba de cribado negativa y antes de la siguiente, los conocidos como tumores de intervalo, podrían haberse detectado en la mamografía anterior. Por eso, mejorar más y más el rendimiento de las pruebas es clave para dar caza al cáncer cuanto antes y evitar el retraso diagnóstico de peligrosos tumores que pueden pasar desapercibidos.

Ayuda para leer mamografías

En los cribados de mama, las mamografías requieren una doble lectura por parte de dos radiólogos. Lo que han hecho en esta investigación es dividir a las participantes en dos grupos y asignar al brazo de intervención el apoyo de un sistema de IA entrenado con más de 200.000 pruebas de 10 países. Así, mientras al grupo control se le proporcionaba el análisis estándar de las mamografías (la doble lectura de dos radiólogos), en el de intervención el sistema de IA analizaba las imágenes y clasificaba las de bajo riesgo para una sola lectura y las de alto riesgo, para la doble revisión de los radiólogos.

Este ensayo, de nombre MASAI, constató que, en comparación con el grupo control, en el brazo de intervención (el que recurrió al apoyo de la IA), se identificaron un 29% más de tumores y, lo que también es importante, sin un incremento de falsos positivos.

“En el ensayo, los radiólogos tomaron la decisión final, pero recibieron el apoyo de la IA. El conocimiento del nivel de sospecha de la IA probablemente influyó en las decisiones de los radiólogos, ayudando a reducir los falsos negativos en exámenes de alto riesgo. Además, la IA destacó las áreas sospechosas en la mamografía, lo que podría haber ayudado a los radiólogos a identificar cánceres que de otro modo habrían pasado desapercibidos”, reflexiona Lång en respuesta a EL PAÍS.

Menos tumores de intervalo

La consecuencia inmediata de este incremento en la precisión de la detección precoz es que, al identificar más tumores durante el cribado, la tasa del diagnóstico en los dos años posteriores, antes del siguiente cribado (cáncer de intervalo), también cae. En concreto, un 12%. Y esto es fundamental, según Lång, porque los tumores que se diagnostican entre rondas de cribados suelen ser especialmente agresivos o presentarse en etapas más avanzadas que los que se detectan durante el cribado rutinario.

“Es importante minimizar el número de cánceres de intervalo. La detección temprana de cánceres clínicamente significativos en el cribado es clave, ya que detectarlos a tiempo mejora las perspectivas de un tratamiento eficaz”, expone la investigadora.

La investigación también reveló que, con el cribado con apoyo de la IA, la carga de trabajo por la lectura de las mamografías también se reduce un 44%, algo especialmente beneficioso en un contexto de escasez de radiólogos de mama, conviene Lång.

Marina Álvarez, directora de Radiodiagnóstico de Cáncer de Mama del Hospital Reina Sofía de Córdoba y miembro de la Sociedad Española de Radiología Médica, considera que este estudio arroja “una evidencia muy fuerte para la toma de decisiones sobre los programas de cribado”. “Disminuir la carga de trabajo es necesario. No va a ser posible ampliar la edad de los cribados si no usamos este tipo de herramientas”, plantea Álvarez.

La IA complementa, no sustituye

Ahora bien, ante las suspicacias que pueda generar este tipo de herramientas dentro del colectivo médico, Lång advierte de que una cosa es aligerar el volumen de actividad de los profesionales y otra muy diferente es hablar de sustituirlos: “Este estudio no demostró que la IA pueda reemplazar a los radiólogos. Si la IA se utilizara como herramienta independiente, probablemente generaría muchos falsos positivos. Por otro lado, la IA también pasó por alto algunos cánceres en el ensayo que sí fueron detectados por radiólogos”.

La IA no es perfecta y, como los humanos, también comete errores. Lo que plantea este estudio es su viabilidad como complemento al ojo médico. “La IA aún no está lo suficientemente desarrollada como para reemplazar a los lectores humanos en el cribado del cáncer de mama, pero evidentemente ya es una valiosa herramienta de apoyo para que el cribado sea más eficiente y preciso”, insiste la investigadora.

Álvarez, que no ha participado en este estudio, coincide en el papel fundamental de un radiólogo experimentado. “Es el que toma las decisiones. La principal aportación de la IA es que son dos ojos que se suman al tuyo y miran diferente: detectan lesiones muy sutiles que pueden pasar desapercibidas. Pero al final, la decisión última la tenemos que tomar nosotros”.

Lång asegura que ya se están haciendo análisis de coste-efectividad con estas herramientas y queda pendiente evaluar los resultados del cribado en rondas posteriores para ver los efectos a largo plazo.