El glioblastoma, un tumor cerebral, es traicionero: en algunos pacientes el fármaco temozolomida funciona, en otros casi no. La diferencia a menudo reside en una pequeña región del ADN: el gen MGMT. Si esta región está químicamente "apagada" (metilada), el tumor repara peor sus células y el fármaco actúa con mayor precisión. Antes, para conocer el estado del gen, el cirujano extraía una muestra del tumor con una aguja: un procedimiento arriesgado y con resultados potencialmente inexactos, ya que el tumor es heterogéneo, como una colcha de retazos.

El nuevo enfoque observa el tumor desde fuera, mediante imágenes de resonancia magnética convencionales. La computadora extrae cientos de características numéricas de cuatro tipos de imágenes: cuán brillante es el tumor, cuál es su forma, cómo absorbe el contraste. Otro algoritmo aprende de estas imágenes por sí solo, sin instrucciones, como un niño que observa dibujos y encuentra patrones. Ambas fuentes de información se combinan y el modelo emite un pronóstico: si el gen MGMT está metilado o no.

Esta inteligencia artificial "transparente" ayuda a los médicos a confiar en el pronóstico. El método se probó en imágenes de cientos de pacientes de dos bases de datos independientes y predijo de manera consistente el estado de MGMT. Es un paso hacia la elección del tratamiento sin abrir el cráneo, basándose únicamente en las imágenes.