iStarEl iStar de Penn Medicine, una herramienta de inteligencia artificial desarrollada en la Facultad de Medicina Perelman, representa un salto en la oncología de precisión. Esta aplicación permite a los médicos discernir intrincadas actividades genéticas en imágenes médicas, revelando potencialmente cánceres que antes no se detectaban. Su creación supuso importantes contribuciones de Mingyao Li, profesor de bioestadística, y del investigador asociado David Zhang, con financiación de los Institutos Nacionales de Salud.
iStar, o Inferring Super-Resolution Tissue Architecture, mejora la resolución de los detalles celulares en las imágenes médicas, ayudando a oncólogos e investigadores a identificar células cancerosas escurridizas. Un reciente artículo de Nature destaca su capacidad para confirmar márgenes seguros tras una operación de cáncer y automatizar anotaciones de imágenes microscópicas, impulsando avances en el diagnóstico molecular de enfermedades. Esta tecnología se deriva del floreciente campo de la transcriptómica espacial, que utiliza una herramienta de aprendizaje automático, el Transformador de Visión Jerárquica, para predecir las actividades de los genes con una resolución cercana a la de una sola célula.
Fundamentalmente, iStar identifica automáticamente las estructuras linfoides terciarias, indicadores clave de la supervivencia del paciente y de la respuesta a la inmunoterapia. Probado en diversos tejidos cancerosos y sanos, iStar ha demostrado su capacidad para detectar tumores y células cancerosas difíciles de identificar, ofreciendo una capa de apoyo a los clínicos en el diagnóstico de casos complejos.
Esta innovación se alinea con la tendencia más amplia de la atención personalizada al paciente impulsada por la IA, subrayando el potencial de tratamientos oncológicos más matizados y eficaces. Su velocidad y adaptabilidad a los estudios biomédicos a gran escala, así como su ampliación a la predicción de muestras en 3D y de biobancos, posicionan a iStar como un avance significativo en la imagen médica y la medicina de precisión.