El punto de partida es un dato que incomoda: en el diagnóstico de cáncer de mama, según las guías ASCO/CAP, cerca de una de cada cinco pruebas de HER2 puede ser inexacta, con falsos positivos y falsos negativos en proporciones parecidas. Eso significa que puede haber pacientes mal clasificadas (algunas sin el tratamiento que les correspondería). No por negligencia, sino por los límites propios del juicio humano cuando se trabaja con imágenes microscópicas complejas.
Ese es exactamente el problema que DigPatho, startup con raíces en Córdoba, decidió atacar con inteligencia artificial.
De las frutas al cáncer
La empresa tiene un origen poco convencional: el análisis de imágenes de frutas para detectar calidad en la agroindustria. De ese trabajo técnico surgió la metodología que hoy aplican a biopsias. Octavio Carranza, director ejecutivo de DigPatho, lleva más de 10.000 horas pro bono acumuladas en el proyecto ("más de un millón de dólares de coordinación en horas de programación y análisis experto", dice) junto a un equipo distribuido en Argentina, España, Estados Unidos, Nigeria y México.
Cómo funciona
La plataforma de DigPatho asiste al patólogo en el análisis de imágenes digitales de tejido oncológico. Hoy tiene activas soluciones para dos biomarcadores clave en cáncer de mama: HER2 y Ki-67. El análisis de receptores de estrógeno y progesterona está en desarrollo.
La propuesta de valor no es reemplazar al especialista sino darle respaldo. "El patólogo va a tener su experiencia más un componente matemático que avala lo que está diciendo", explica Carranza. El sistema apunta especialmente a los puntos críticos donde la variabilidad entre distintos patólogos es más alta (en algunos casos, el consenso entre especialistas cae al 40% o menos) y donde el margen de error tiene consecuencias directas sobre el tratamiento del paciente.
4 biomarcadores con IA, que son parte del Diagnóstico de Cáncer de Mama. Su orginalidad, en trámite de patentamiento es agregar componentes matemáticos al análisis que enriquecen lo que un patólogo puede ver. El problema es que cuantificarlo a ojo (revisando imágenes de biopsia) es un proceso lento y con margen de error. Los algoritmos entrenados con miles de imágenes aportan una cuantificación objetiva y reproducible, agilizando el análisis y mejorando la consistencia de la clasificación.
El modelo funciona como SaaS B2B: los laboratorios, hospitales e instituciones de investigación acceden a las herramientas por suscripción, con despliegue en la nube e integración vía API.
Equipo y alianzas
El equipo incluye a Pedro Crespo, patólogo español doctorado cum Laude y 12 años como profesor en la Universidad de Boston; a Hugo Leonardo Rufiner, con quien trabajan en un acuerdo con el Conicet; y a Mauricio Ortega, con un Phd en IA aplicada a cáncer de Mama radicado en México. Hay además un equipo de 20 personas, incluyendo programadores, bioingenieros y veterinarios (porque el área veterinaria, que no requiere las mismas regulaciones que el humano, es una línea de expansión acelerada). Incorpora, entre otros, en su consejo asesor a uno de los 3 expertos principales en fractales del mundo, Michel Lapidus. 
A nivel institucional, la startup firmó un convenio con la universidad UCES, está gestionando varios convenios de investigación con universidades de todo el mundo y está iniciando pruebas clínicas en Nigeria, además de gestionar autorizaciones con el Hospital de Zeiza (España) y explorar otros centros en Latinoamérica. La lógica es clara: el llamado Global South (África, América Latina, partes de Asia) está mayormente desatendido por las soluciones de patología digital, y ahí ven una oportunidad real. “La premisa es ser World Class, siendo disruptivos al vincular matemática con patología.” dice Carranza.
La ronda
DigPatho está en campaña de crowdfunding con condiciones de entrada para microinversores a partir de los 500 dólares. La valuación de la empresa, según Carranza, es de “3 millones de dólares, pero con los agregados de la patente y el área veterinaria debería pasar a más de 10”. La empresa también está aplicando a financiamiento de la Agencia I+D+i y al CFI (Argentina).
