Los investigadores han presentado un nuevo método impulsado por IA diseñado para predecir cómo responderán los pacientes con cáncer de intestino avanzado a un medicamento específico aprobado por el NHS. El objetivo es evitar que miles de pacientes se sometan a tratamientos que probablemente no funcionen, evitándoles así efectos secundarios debilitantes.
El desafío del cáncer de intestino avanzado
El cáncer de intestino sigue siendo una de las neoplasias malignas más letales, superado únicamente por el cáncer de pulmón en tasas de mortalidad. Hay mucho en juego debido a la dramática diferencia en las tasas de supervivencia según la etapa del diagnóstico:
– Detección en etapa temprana: Las tasas de supervivencia pueden alcanzar hasta el 98%.
– Detección en etapa avanzada: La tasa de supervivencia a cinco años puede caer en picado a solo el 10 %.
En el Reino Unido, cada año se diagnostican casi 10.000 casos de cáncer de intestino avanzado, con un aumento preocupante de casos entre los adultos más jóvenes. Para estos pacientes, encontrar un tratamiento eficaz es una carrera contra el tiempo, pero no todos los fármacos son una solución universal.
Medicina de precisión versus “ensayo y error”
En diciembre, el NHS aprobó el uso de bevacizumab, un fármaco que se dirige a las proteínas que los tumores necesitan para crecer. Si bien ofrece un salvavidas vital para algunos, no es eficaz para todos. Además, el medicamento conlleva riesgos importantes, que incluyen:
– Coágulos de sangre
– Problemas gastrointestinales
Sin una forma de predecir la eficacia, los médicos a menudo se ven obligados a adoptar un enfoque de “ensayo y error”. Esto significa que muchos pacientes se someten a tratamientos tóxicos que no ofrecen ningún beneficio clínico, sólo sufrimiento innecesario.
Cómo funciona “PhenMap”
Para resolver esto, científicos del Instituto de Investigación del Cáncer (ICR) de Londres y la Universidad de Medicina y Ciencias de la Salud RCSI en Dublín desarrollaron PhenMap. El nombre es una combinación de fenotipo (rasgos observables) y mapeo.
La herramienta de IA funciona de la siguiente manera:
1. Integración de datos complejos: Analiza la intrincada composición genética de un tumor.
2. Reconocimiento de patrones: Identifica patrones biológicos que son demasiado complejos para que los médicos humanos los detecten manualmente.
3. Estratificación del riesgo: En un estudio de 117 pacientes europeos, PhenMap identificó con éxito un grupo específico con una mutación genética compartida que tenía un alto riesgo de reacciones negativas y mala respuesta al medicamento.
“Nuestra investigación utiliza métodos avanzados de IA para reunir grandes cantidades de datos complejos, ayudándonos a detectar patrones que de otro modo serían imposibles de ver para un humano”, dice el profesor Anguraj Sadanandam del ICR.
El camino hacia el uso clínico
Si bien los resultados iniciales son un hito importante en la medicina de precisión, los investigadores señalan que la herramienta aún no está lista para un uso clínico generalizado. Los próximos pasos implican:
– Cohortes más grandes: Probar la IA en un grupo mucho más grande de pacientes para validar su precisión.
– Aplicación más amplia: Determinar si este método de mapeo se puede adaptar para predecir respuestas a medicamentos utilizados en otros tipos de cáncer.
La visión final es transformar esta tecnología en una prueba clínica estándar, que permita a los médicos brindar una atención verdaderamente personalizada que maximice las posibilidades de supervivencia y minimice los daños innecesarios.
Conclusión: Al aprovechar la IA para decodificar la genética tumoral, los investigadores se están acercando a un futuro en el que el tratamiento del cáncer se adapte al individuo, garantizando que los pacientes reciban solo las terapias más efectivas.
