Los expertos han desarrollado un sistema de inteligencia artificial que puede clasificar tumores cerebrales con una precisión sin precedentes, utilizando secciones de tejido microscópicas estándar. Ofrece resultados en cuestión de minutos y podría acelerar el diagnóstico de tumores cerebrales en todo el mundo, ya que las opciones clásicas suelen llevar semanas.
Un equipo del Centro Alemán de Investigación del Cáncer (DKFZ) y de la Universidad de Heidelberg ha desarrollado una IA denominada Hetairos: el sistema de inteligencia artificial es capaz de clasificar tumores del Sistema Nervioso Central (SNC) a partir de láminas histológicas rutinarias, además de proponer su subtipo molecular en cuestión de minutos.
La investigación, que se resume en un estudio publicado en la revista Nature Cancer, apunta a una de las grandes asignaturas pendientes de la neuropatología: la espera de resultados moleculares, que puede extenderse durante días o incluso semanas.
Datos contundentes
Según una nota de prensa, la herramienta fue entrenada y validada con datos de 9.606 pacientes y más de 11.000 cortes de tejido procedentes de 11 centros de cuatro continentes. Hetairos aprendió a reconocer 102 subtipos de tumores del SNC a partir de imágenes digitalizadas de tinciones estándar con hematoxilina y eosina, el material que ya se usa de forma habitual en los laboratorios de anatomía patológica. En sus predicciones, el sistema alcanzó una precisión cercana al 87 %.
El avance no es menor en un campo donde el diagnóstico depende cada vez más de pruebas complejas. La clasificación de la Organización Mundial de la Salud (OMS) para tumores del SNC se apoya en perfiles moleculares, y el análisis de metilación del ADN se considera un estándar de referencia. Sin embargo, estas pruebas exigen equipos especializados, suficiente material tumoral y tiempo. En ese contexto, Hetairos se presenta como una alternativa de apoyo, que trabaja sobre material de rutina y puede servir para orientar qué pruebas adicionales conviene pedir.
Los resultados comparativos también llaman la atención. En una evaluación ciega con 210 casos, cinco especialistas certificados obtuvieron una exactitud media de 30 % en diagnóstico de primera opción, mientras que Hetairos llegó al 68 % al considerar las tres hipótesis principales.
Una IA logra diagnósticos más precisos, rápidos y accesibles de tumores cerebrales. / Crédito: Wikipedia/Jensflorian.
Más eficiente, rápido y accesible
Además, la IA alcanzó un 84 % de éxito frente a un 50 % de los especialistas en la totalidad de las alternativas. En la práctica, el sistema redujo de forma notable los tiempos: el diagnóstico molecular completo tardó en promedio 12 días, mientras que la IA generó su informe en 12 minutos, una vez digitalizada la muestra.
Referencia
Hetairos is a histology-based artificial intelligence model for predicting central nervous system tumor methylation subtypes. Darui Jin et al. Nature Cancer (2026). DOI:https://doi.org/10.1038/s43018-026-01186-3
En casos con poco tejido, o cuando la metilación no arroja una respuesta concluyente, Hetairos mostró capacidad para acotar el diagnóstico diferencial e incluso resolver algunos casos difíciles. Vale aclarar que el sistema no pretende reemplazar a los neuropatólogos ni a los análisis moleculares, sino acelerar el proceso, aportar información interpretativa y priorizar los casos que realmente necesitan pruebas más costosas o complejas.
El estudio estima que la metilación cuesta alrededor de 400 euros por caso, mientras que Hetairos podría operar por 1 a 2 euros por muestra, utilizando imágenes digitales y equipamiento más accesible que el requerido para los análisis moleculares.
