Así se crea la nube europea federada de imágenes médicas para predecir el cáncer con inteligencia

La piedra angular de la iniciativa es una infraestructura europea federada para los datos de imágenes del cáncer, engendrada por el proyecto European Federation for Cancer Images (EUCAIM), cuya dirección corresponde a Luis Martí-Bonmartí, jefe de Servicio de Radiología y director del Área Clínica de Imagen Médica y del Grupo de Investigación del Hospital La Fe.

El proyecto pretende transformar el tratamiento y diagnóstico oncológico, a través de la personalización de ambos, para mejorar la capacidad de anticipar la detección de la enfermedad. Se espera que en un futuro países como Estados Unidos empleen la plataforma.

Cada año se generan 10.000 millones de imágenes médicas dispersas en repositorios y centros clínicos de Europa, aunque solo un millón de ellas son empleadas para la investigación. A su vez, extraer los datos de los hospitales, obtener conocimiento y generar evidencia, todo ello requiere tiempo. Con la invención de la plataforma «lo que antes eran 3 años ahora son 3 meses«, habiendo adecuado los datos y la forma en la que se extraen, según afirma Martí-Bonmartí

Forman parte del proyecto 76 socios, entre ellos hospitales, empresas e institutos de investigación de 13 países europeos (como Francia, Alemania e Italia). También 40 entidades más han expresado su voluntad de participar y su ingreso se encuentra en espera. Instituciones valencias como la Universidad Politécnica de Valencia, el Hospital la Fe, el Instituto de Investigación e Innovación (ITI) y corporaciones como Quibim son responsables del diseño, arquitectura, validez y seguridad de la infraestructura. El director de EUCAIM establece que, a través, de la Fundación Imagin quieren ser «la institución que aloje la gobernanza de ese nodo central en Valencia», en específico en La Harinera.

La cofinanciación global del proyecto es de 35 millones de euros y corresponde a la Unión Europea y la Generalitat Valenciana, mientras que EUCAIM reúne a socios especialistas en competencias en imagen oncológica, grandes bases de datos y gestión ética de los datos.

Según la alcaldesa María José Catalá este proyecto «es el más grande de los 7 consorcios europeos por el volumen de datos y de trabajo que comporta» (60 millones de imágenes oncológicas y más de 300.00 casos clínicos). Catalá afirma también que el desarrollo posee «todo el respaldo del Ayuntamiento de Valencia» y a su vez, la entidad ha doblado su aportación económica, en respuesta a la iniciativa de Valencia Innovation Capital. Respecto a la infraestructura planteó que se trata de «un consorcio de repercusión trascendental» que vuelca los datos de prevención e imágenes de tratamiento del cáncer, para realizar «a través de la IA una labor preventiva mucho más rápido»

Con respecto a su puesta en marcha está programada, para que a principios de julio se realice el «rodaje» por parte de sus miembros hasta finales del año 2026, porque en enero de 2027 la plataforma será una entidad jurídica propia, cuyo objetivo es extenderse hacia comunidad científica e innovadora en Europa.

«No queremos conexiones de cromos, sino algo alineado con la investigación de muy alto nivel y con la innovación» ,sostiene el director de EUCAIM. La infraestructura emplea un sistema de gemelos digitales que le permite a los investigadores la invención de herramientas de IA predictivas, capaces de detectar el cáncer antes de que el individuo lo porte. También incentiva el desarrollo de una medicina más personalizada «la computación, la IA y estas nuevas formas de analizar las imágenes, nos permiten esa medicina de precisión, estar lo más seguros que podamos» Un ejemplo de ello es la aplicación de tratamientos para los tumores, los cuales responden de forma diversa y son cambiantes, es decir que el empleo de tecnologías como la que propone EUCAIM «permite controlar los tratamientos» según Martí-Bonmartí.

En la actualidad, este último, plantea que «la imagen médica como la resonancia o el TAC ejercen un peso importante, porque permiten estudiar» pero EUCAIM atraviesa una frontera más porque puede anticiparse.

La dirección técnica corresponde a Ignacio Blanquer Espert, coordinador del grupo de la Universidad Politécnica de Valencia, quien lidera la construcción de la infraestructura «más importante de Europa». Su objetivo es reunir 60 millones de imágenes médicas de cáncer y que este entorno permita el desarrollo de herramientas de IA , para aplicar terapias personalizadas y la predicción del cáncer. Según Blanquer se trata de «un bio banco» que en vez de muestras almacena «datos de imagen», se trata de un «buscador de datos».

Con respecto al acceso a las imágenes de datos, estas son encontrables, accesibles, interoperables y reutilizables (FAIR). También han sido anonimizados y armonizados, para asegurar la compatibilidad de datos provenientes de diferentes fuentes con el fin de brindarle a los usuarios una visión comparable de los mismos, mientras son datos de calidad y en condiciones de seguridad.

La plataforma no es de libre acceso y «garantiza la trazabilidad» afirma Blanquer. Aquellos que deseen acercarse a la información de la plataforma, antes su petición deberá ser aprobada por un comité ético y la entidad «tiene que querer solucionar un problema» apunta Martí-Bonmatí y sostiene que de esa forma aseguran que «las soluciones y nuevos productos salgan en condiciones de validez y adecuación».

La Iniciativa Europea de Obtención de Imágenes Oncológicas del Plan Europeo de Lucha contra el Cáncer (EBCP) tiene entre sus objetivos aprovechar el potencial de los datos y las tecnologías digitales o la informática de alto rendimiento (HPC) para combatir el cáncer. EUCAIM abordará la fragmentación de los repositorios de imágenes de cáncer existentes, basados en la iniciativa AI For Health Imaging (AI4HI), infraestructuras de investigación europeas y repositorios nacionales, regionales e imágenes clínicas, patológicas, datos moleculares y de laboratorio. «EUCAIM más que un proyecto es la creación de una infraestructura para que se pueda investigar en imagen médica e IA con la intención de que sus resultados se transfieran en beneficio de los pacientes» como lo calificó «el padre» de este desarrollo Luis Martí-Bonmatí.