Los tumores con metástasis, es decir, las células cancerosas que se separan del tejido donde se originó el tumor y viajan por el cuerpo a través de los sistemas circulatorio o linfático hasta formar nuevos tumores, son muy complicados de detectar. Tanto, que los fallos en el diagnóstico son más comunes de lo deseado. Bien por la realización de insuficientes exámenes físicos, o por menos pruebas de las necesarias. Es una de las razones por las que los tumores con metástasis tienen un índice de mortalidad muy elevado. Uno de los casos de cáncer con metástasis de diagnóstico complicado es el cáncer de mama. Y en Google han puesto su Inteligencia Artificial al servicio de la mejora del diagnóstico. Tanto, que ya han conseguido desarrollar un sistema que lo diagnostique con un 99% de precisión.

Este nivel de precisión en el diagnóstico de este tipo de tumor es superior al que pueden alcanzar los humanos, lo que sin duda puede mejorar el tratamiento de las pacientes afectados. Para llegar a esto, un grupo de investigadores del Centro médico naval de San Diego (California) y Google AI, la división de la compañía que se dedica a la investigación en Inteligencia Artificial, han estado desarrollando un sistema que utiliza algoritmos de detección del cáncer que evalúa de manera autónoma biopsias del nodo linfático.

Los investigadores han detallado el sistema que han desarrollado, denominado Asistente de nodos linfáticos, o LYNA, en un trabajo titulado “Detección de metástasis nodal de cancer de mama basado en Inteligencia Artificial“. En las pruebas que se han hecho con él, ha conseguido alcanzar una precisión del 99%, un porcentaje muy superior al del 62% que alcanzan los humanos que tienen poco tiempo para realizar diagnósticos. En estos casos, en las muestras analizadas suelen pasar desapercibidas las pequeñas metástasis.

LYNA se basa en Inception -v3, un modelo de deep learning de reconocimiento de imagen open source que ha conseguido alcanzar una precisión superior al 78,1% con el campo de datos de ImageNet de Stanford. Como han detallado los responsables de la investigación, es capaz de tomar una imagen de 299 píxeles e identificar en ella tumores a nivel de píxel. Además, durante el entrenamiento al que se le ha sometido, es capaz de elaborar predicciones de los tejidos afectados e identificar lo que le afecta como un tumor maligno o benigno. Y también de ajustar los pesos algortímicos del modelo para reducir el error.

Además, el equipo consiguió mejoras sobre los algoritmos utilizados anteriormente exponiendo a LYNA a muestras de tumores y tejidos normales con un ratio de 4:1, así como por aumentar la eficacia computacional del proceso de entrenamiento, que llevó a un algoritmo capaz de “ver” una gran diversidad de tejidos. Además, normalizaron las variaciones en los escaneos de las muestras de las biopsias. Según han manifestado, la combinación de estos factores ha conseguido mejorar en gran medida el rendimiento del modelo.

El equipo desarrollador de LYNA aplicó este algoritmo al campo de datos de 2016 de metástasis de cáncer en nodos linfáticos conocido como Camelyion16. Se trata de una colección de 299 imágenes de secciones del nodo linfático del Centro médico de la Universidad Radbound, situado en la ciudad holandesa de Nijmegen, y del Centro médico universitario de Utretch, también en Holanda. Además, se le han facilitado un conjunto de otras 108 imágenes de 20 pacientes. Se entrenó con 270 de estas muestras, de las que 160 eran normales y 110 eran cancerosas, además de con dos paquetes de evaluación, uno de 129 muestras y otro de 108.

En estas pruebas, LYNA ha conseguido una precisión en los diagnósticos del 99,2%. Cuando la sensibilidad del modelo se ajustó para detectar todos los tumores de cada muestra, consiguió un 69% de sensibilidad, identificando con precisión las 40 metástasis en el campo de datos sin emitir ningún falso positivo. Además, no le afectaron los obstáculos presentes en las muestras. Entre ellos, las burbujas de aire o las hemorragias.

A pesar de su grado de exactitud, LYNA no es un sistema perfecto. En ocasiones realizó identificaciones erróneas de células gigantes, cánceres en su etapa de germinación, y células sanguíneas blancas derivadas de la médula conocidos como histiocitos. En cualquier caso, consiguió mejores resultados que un patólogo en ejercicio al que se le encargó evaluar las mismas muestras.

Además, en un segundo estudio publicado por Google AI y Verily, la filial de ciencias de la vida de Alphabet, matriz de Google, el modelo redujo a la mitad el tiempo que lleva a un equipo de seis patólogos colegiados detectar metástasis en los nodos linfáticos. En el futuro, los investigadores tratarán de ver si este algoritmo consigue mejorar todavía más en eficacia o en precisión en el diagnóstico.

Después de subir casi un 27% en 2017, las inversiones de capital riesgo efectuadas en startups de Europa parecen haber experimentado un cierto frenazo, ya que durante el tercer trimestre de este año 2018 han experimentado una caída del 21%. En efecto, según los datos de Dow Jones VentureSource, de los que se han hecho eco en VentureBeat. Además, no sólo ha caído la cantidad de dinero invertida en ellas. También lo ha hecho el número de acuerdos de inversión a los que se ha llegado entre julio y septiembre.

Estas cifras, que han quedado recogidas en el informe 3Q18 Europe Venture Capital, desvelan que las empresas que cuentan con inversión de capital riesgo en Europa han logrado levantar 5.220 millones de dólares durante el tercer trimestre de 2018, lo que supone un descenso interanual del 21%.

En dicho periodo se cerraron 684 acuerdos de financiación, un dato que también supone una caída del 9% interanual. Estos datos también reflejan una caída con respecto al segundo trimestre del año. En concreto, de un 26% en la cantidad invertida en startups europeas. Y un 18% menos de acuerdos firmados.

El Reino Unido, a pesar de la amenaza del Brexit, ha sido el país cuyas startups han registrado una mayor cantidad de financiación entre julio y septiembre, con un 43% del total invertido. Además, se han firmado un 32% de los acuerdos de financiación en Europa con startups británicas. A pesar de esto, el capital recibido por ellas en el periodo analizado ha sido un 11% inferior al conseguido en el mismo periodo del año anterior. También se firmaron un 15% menos de acuerdos que entre julio y septiembre de 2017: un total de 215.

Francia ha sido el segundo país en cuanto a cantidad de inversión recibida por las startups, con 679 millones de dólares. Y el tercero en número de acuerdos cerrados, con 78. El país ha intercambiado posiciones con Alemania, el tercer país en cuando a cantidad de financiación levantada, con 631 millones de dólares, y el segundo en número de acuerdos en el periodo, con 83.

Los fondos de inversión han salido mejor parados en el continente en el periodo analizado. En total, se han cerrado 24 fondos de inversión entre julio y septiembre, que en total han levantado 4.100 millones de dólares, un 50% más que el trimestre anterior, y un 90% más con respecto al mismo periodo de 2017.

Después de varios días examinando el alcance de la brecha de seguridad que ha sufrido Facebook y que inicialmente, según los datos de la compañía, afectaba a 50 millones de cuentas, parece que su alcance ha sido bastante menor de lo esperado. Según Reuters, desde Facebook han reducido notablemente su impacto, y han asegurado que, finalmente, los atacantes han conseguido acceder a los datos de 29 millones de cuentas. Los responsables de la red social han asegurado que enviarán un mensaje de aviso a las cuentas afectadas a lo largo de los próximos días, detallando a qué información de su cuenta se ha accedido.

Los atacantes han conseguido acceso a bastantes datos de 14 millones de esas esas cuentas, como las fechas de nacimiento, historial laboral y educativo, preferencias religiosas, tipos de dispositivos utilizados, páginas que siguen o búsquedas recientes y check-ins realizados en la red social. En cuanto a los 15 millones restantes de cuentas afectadas, los atacantes que han accedido a ellas únicamente han conseguido ver su nombre y sus datos de contacto.

Independientemente de estos dos niveles de ataque, los que han accedido a estos datos de 29 millones de cuentas han logrado acceso a los post y a las listas de amigos de otras 400.000 cuentas. Eso sí, no parece que hayan robado mensajes personales ni datos financieros. Tampoco han utilizado la oportunidad que han tenido de acceder a cuentas en la red social para hacer lo mismo en las cuentas de los usuarios afectados en otros servicios.

Esta nueva información la ha facilitado el Vicepresidente de Facebook Guy Rosen, que además de los detalles ha informado de cómo pueden saber los usuarios de la red social si su cuenta es una de las afectadas por esta brecha de seguridad, tal como han recogido nuestros compañeros de Muyseguridad. Rosen también ha confirmado que el FBI ha pedido a la compañía que limite las descripciones de los atacantes y evite facilitar datos sobre ellos, debido a una investigación que están realizando.

Aunque en principio puede parecer que con esta información los ciberatacantes no van a poder hacer mucho, sí que puede servirles para intentar llevar a cabo scam dirigido contra los propietarios de las cuentas accedidas. También para intentar que piquen con más facilidad en ataques de phishing dirigido. Por ahora, según Rosen, se desconocen las intenciones concretas que tenían los atacantes. Eso sí, no parece que estén motivadas por las elecciones de media legislatura para el Congreso de Estados Unidos, que tendrán lugar el próximo 6 de noviembre.

La vulnerabilidad que ha llevado a este robo de datos existió desde el mes de julio de 2017 hasta el mes pasado, cuando Facebook la detectó debido a un aumento poco habitual en el uso de su función “Ver cómo”, la que permitía el acceso a los datos de los perfiles. Tres errores en el diseño de la función permitían que cualquiera que accediese a dicha función pudiese publicar y navegar por la cuenta de la red social.

Los atacantes utilizaron estos fallos con un pequeño número de cuentas que controlaban, para después capturar los datos de los amigos que tenían. Después desarrollaron una herramienta que les permitía acceder a la información de los amigos que tenían los de este segundo bloque de cuentas. Y así, sucesivamente. Facebook parcheó la vulnerabilidad el mes pasado, como hemos mencionado, y como medida de precaución, hizo que 90 millones de usuarios tuviesen que introducir de nuevo sus credenciales para poder acceder a sus cuentas.

El ataque ha afectado a un amplio espectro de usuarios y a varios países, aunque desde Facebook no han desvelado a cuáles ha afectado. Desde la red social han asegurado que van a seguir investigando si los atacantes han tomado medidas posteriores al robo de información. Entre ellas, la publicación desde las cuentas afectadas. Eso sí, por ahora, no parece que hayan descubierto casos de uso no autorizado.