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El Instituto de Investigación de La Fe liderará el Atlas de Imágenes en Cáncer en Europa

La Comisión Europea ha concedido a València la dirección científica | Se generará un banco masivo de datos clínicos para que sean aprovechables en investigaciones

El IIS La Fe liderará el Atlas de Imágenes en Cáncer del proyecto europeo Eucaim IIS LA FE

La Comisión Europea, dentro del programa Horizonte Europa, ha concedido al Instituto de Investigación Sanitaria La Fe (IIS La Fe) el proyecto EuCanImage (Eucaim), que tiene como objetivo a facilitar y cofinanciar la investigación en imagen médica oncológica mediante la creación de una infraestructura que permitirá la generación de datos clínicos y de imagen médica.

Esta infraestructura es el Atlas de Imágenes en Cáncer cuyo nodo central se ubicará en València bajo la dirección del Grupo de Investigación en Imagen Médica (GIBI230) del IIS La Fe, según ha informado el instituto en un comunicado. El establecimiento del Nodo Central en la Comunitat Valenciana facilitará, además, la integración de varios hospitales públicos valencianos en esta infraestructura, impulsando la capacidad de investigación de los profesionales en oncología e imagen médica mediante la adopción de la tecnología desarrollada en EUCAIM para extraer, anonimizar, preparar y adecuar los datos clínicos relevantes a cuestiones clínicas concretas.

Se trata de una plataforma diseñada para generar "conjuntos masivos de datos de calidad" centrados en la imagen médica y su información clínica, molecular y genética relacionada, obtenidos en el ámbito asistencial y de investigación. Estos datos enlazados permiten construir estudios clínicos observacionales controlados, como si fueran ensayos clínicos. Todo el proyecto está presupuestado en 35.5 millones de euros.

Esta gran plataforma de imágenes y datos será también "clave" para el desarrollo y validación de modelos de inteligencia artificial que permitan un diagnóstico temprano, predecir la evolución de la enfermedad y estimar la respuesta a un tratamiento oncológico específico en un paciente concreto.

El conocimiento generado proporcionará a los facultativos una herramienta estratégica para tomar las mejores decisiones en la práctica clínica de pacientes con cáncer.

Según el doctor Luis Martí-Bonmatí, responsable del proyecto, "Eucaim permitirá minimizar la crisis de reproducibilidad relacionada con el uso de biomarcadores de imágenes, predicciones radiómicas e investigación con bajo nivel de evidencia, ya que una parte importante de los resultados de investigación actuales son difícilmente reproducibles debido a las diferencias en los datos, técnicas y herramientas, lo que dificulta el avance científico".

El diagnóstico y tratamiento de pacientes con cáncer genera una gran cantidad de datos clínicos en los distintos momentos evolutivos de su enfermedad de un enorme valor asistencial

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El diagnóstico y tratamiento de pacientes con cáncer genera una gran cantidad de datos clínicos en los distintos momentos evolutivos de su enfermedad de un enorme valor asistencial. La fragmentación de los sistemas de recogida y almacenamiento de estos datos, su naturaleza sensible protegida por normativas de seguridad y privacidad y la dispersión de formatos y calidades hace que, sin embargo, no puedan utilizarse "de forma eficiente" para la investigación sobre series con tamaños muestrales suficientes.

En este sentido, el doctor Ignacio Blanquer, catedrático de la UPV, resalta que los modelos que pretenden predecir las expresiones y los comportamientos de los tumores "están limitados por el origen de los datos, dada la fragmentación de la información clínica y su heterogeneidad".

Generar hipótesis

Los estudios observacionales son necesarios para generar hipótesis que deben ser luego contrastadas y validadas para mejorar la eficiencia y efectividad de la actividad asistencial en la población de pacientes oncológicos. Pero para ser reproducibles, según explica el doctor Ángel Alberich, responsable de Quibim, "deben realizarse sobre datos de calidad, obtenidos del mundo real y accesibles en entornos controlados".

Es decir, si bien los datos clínicos y las imágenes que se obtienen en el ámbito asistencial se adquieren con el foco en un paciente individual, su aprovechamiento posterior necesita procesos que garanticen su seguridad (desidentificación) y normalización (armonización) para minimizar las diferencias en calidad de imagen entre diferentes equipamientos y fabricantes.

Esta gran plataforma de imágenes y datos será también "clave" para el desarrollo y validación de modelos de inteligencia artificial que permitan un diagnóstico temprano

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Sólo así podrán definirse y compararse nuevas técnicas de análisis, proceso y extracción de conocimiento clínico, con especial interés en las soluciones basadas en la Inteligencia Artificial.

EUCAIM está coordinado científicamente por el Instituto de Investigación Sanitaria La Fe a través del grupo de investigación GIBI230, con la participación de otras cinco instituciones de la Comunitat Valenciana (Universitat Politècnica de València, Universitat de València, Instituto Tecnológico de Informática y las empresas QUIBIM y S2Grupo).

Datos de 25.000 personas

El objetivo del proyecto financiado con fondos europeos EuCanImage es crear una plataforma europea de imagenología del cáncer a gran escala con capacidades que fomenten la aplicación de la inteligencia artificial (IA) en oncología. La plataforma se dotará de nuevos datos de 25 000 personas, lo cual posibilitará la investigación de necesidades clínicas insatisfechas, como la detección de pequeñas lesiones hepáticas y las metástasis de cáncer colorrectal o la evaluación de subtipos moleculares de tumores mamarios.

La plataforma se vinculará con repositorios de información biológica y sanitaria a través del Archivo Europeo del Genoma-Fenoma, permitiendo así el desarrollo de soluciones de IA a múltiples escalas que integren indicadores a nivel orgánico, molecular y clínico en nuevas huellas de cáncer específicas de cada paciente. El consorcio se basará en distintas iniciativas europeas de intercambio de datos para la investigación en medicina personalizada, según el proyecto financiado por Europa.

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