Los meningiomas pueden presentar comportamientos muy diversos. Algunos crecen lentamente y pueden no reaparecer nunca tras el tratamiento, mientras que otros son más agresivos y tienen una mayor probabilidad de recurrencia. Comprender ese riesgo es fundamental para los pacientes y los equipos asistenciales a la hora de decidir si será necesario un tratamiento adicional, como la radioterapia, después de la cirugía.

Las pruebas moleculares pueden ayudar a identificar qué tumores tienen más probabilidades de reaparecer y cuáles podrían responder de manera diferente al tratamiento. Sin embargo, requieren tecnología especializada y conocimientos técnicos específicos, lo que limita el acceso para muchos pacientes.

Utilizando muestras de tejido, imágenes de anatomía patológica y datos clínicos de 672 pacientes, investigadores de Clínica Mayo desarrollaron y evaluaron modelos de IA diseñados para ayudar a identificar patrones relacionados con la biología tumoral. Basándose en múltiples conjuntos de datos desidentificados, incluidos recursos de datos de la Plataforma Mayo Clinic, los modelos permitieron clasificar subtipos de meningioma y predecir el riesgo de recurrencia utilizando preparaciones histopatológicas estándar que forman parte de la atención habitual al paciente.

Los investigadores también observaron que los modelos podían identificar patrones de heterogeneidad tumoral — diferencias dentro de un mismo tumor — que podrían ayudar a explicar por qué algunos presentan un comportamiento más agresivo o responden de manera diferente al tratamiento.

También se señala que serán necesarios estudios prospectivos adicionales antes de que los modelos de IA puedan utilizarse de forma rutinaria en la práctica clínica. Aun así, los científicos afirman que los resultados sientan las bases para una atención más accesible y personalizada para los pacientes con meningiomas y, potencialmente, para enfoques similares basados en IA en otros tipos de cáncer.