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Diagnóstico de cáncer de pulmón e información genómica: un estudio que combina la patología digital instantánea y la inteligencia artificial / Mercurio, Anastasia; Morano, Vittoria; Maricchiolo, Giulia; Frasca, Luca; Davoli, Daniele; Maria Di Matteo, Francesco; Crescenzi, Anna. - (2025). ( SLAP Congreso Latinoamericano de Patología 2025 Santiago de Chile, Chile ).

Diagnóstico de cáncer de pulmón e información genómica: un estudio que combina la patología digital instantánea y la inteligencia artificial.

Anastasia Mercurio
Primo
;Vittoria Morano
Secondo
;Giulia Maricchiolo;Luca Frasca;Anna Crescenzi
Ultimo
2025
2025
Para optimizar el tratamiento del cáncer de pulmón no microcítico (CPNML) se recomienda la realización de pruebas moleculares para identificar mutaciones driver que puedan tratarse con terapias dirigidas. El objetivo del estudio es desarrollar un algoritmo diagnóstico rápido, que combine la microscopía confocal y la inteligencia artificial (IA), para detectar malignidad y predecir la mutación driver más probable, basándose en la morfología tumoral y la información clínica. La IA ayuda a seleccionar la prueba molecular más adecuada (PCR o NGS), acelerando el proceso diagnóstico y mejorando la precisión. Las muestras en fresco obtenidas por EBUS/TBNA y toracocentesis, fueron analizadas con Vivascope, un microscopio confocal laser que captura imágenes del tejido en tiempo real. Además, se evaluó la idoneidad de las muestras, garantizando la disponibilidad de tejido para la elaboración de perfiles moleculares. Las imágenes obtenidas se utilizaron para desplegar un algoritmo de IA multimodal que predice la mutación driver más probable mediante el análisis morfológico y los datos clínicos. Las predicciones de la IA se confirmaron con estudios moleculares (fast-PCR o NGS). Se realizará una validación del algoritmo en una cohorte independiente con el objetivo de confirmar su precisión y fiabilidad. El algoritmo de IA predijo con precisión las mutaciones driver en muestras de CPNM, guiando la elección del método de diagnóstico molecular más adecuado, acortando el tiempo diagnóstico y optimizando los recursos. Este estudio demuestra el beneficio de combinar la microscopía confocal y la IA, asistiendo al patólogo en el diagnóstico del CPNM y la selección de las pruebas moleculares más adecuadas. La eficacia y fiabilidad de esta combinación sugieren que podría integrarse en la práctica clínica habitual mejorando la precisión diagnóstica y los resultados clínicos.
04f Poster
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/11573/1767522
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