Desarrollaron un algoritmo de IA que mide la respuesta futura a la inmunoterapia contra el cáncer en cada paciente.
Eva Marabotto
El cáncer de pulmón es la principal causa de muerte por cáncer en el mundo. Tiene una tasa de supervivencia a los 5 años del 10 por ciento para los casos más avanzados con metástasis. En los últimos años se han desarrollado diversas terapias basadas en fomentar la respuesta inmune. Esto es bloquear los sistemas desarrollados por las células tumorales para evitar esta respuesta. Este tipo de tratamientos se conocen como inmunoterapias. Ya han tenido un franco impacto en la historia natural de la enfermedad y en los resultados terapéuticos para los pacientes. Además de un aumento de las tasas de supervivencia, las inmunoterapias se asocian a una mejor calidad de vida. Esto es porque están exentas de los efectos secundarios generales típicos de la quimioterapia.
Es por eso que equipos de investigación de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), el Centro de Investigación Biomédica en Red (CIBER) y el Instituto de Investigación Sanitaria de la Fundación Jiménez Díaz (IIS-FJD) han explorado la inmunoterapia. Se han unido a la Clínica Universidad de Navarra y el Hospital Universitario 12 de Octubre para desarrollar un algoritmo de inteligencia artificial (IA). Éste es capaz de predecir con precisión qué pacientes con cáncer responderán a la inmunoterapia.
La IA para predecir la respuesta a la inmunoterapia contra el cáncer
Los resultados del trabajo, publicado en Cancer Immunology, Immunotherapy, demuestran que es posible obtener buenas predicciones con información fácilmente disponible. Esto supone un paso más en la medicina personalizada. Permite mejorar la eficacia del tratamiento y enfocar los ensayos clínicos en los pacientes con mayor riesgo de progresión. También, minimizar la aparición de efectos secundarios innecesarios, además de contribuir a la reducción de costes sanitarios.
María Jesús Ledesma, investigadora de la UPM y el CIBER (CIBER-BBN) explica: "El sistema se basa en información disponible en la historia clínica y hemogramas de control obtenidos durante los primeros ciclos de tratamiento. Trabajamos con la hipótesis de que la respuesta durante el inicio del tratamiento nos puede dar pistas de la evolución del paciente a largo plazo".
Cada paciente, una respuesta
"Muchos estudios se han enfocado en estudiar las rutas metabólicas y de señalización celular asociadas a la respuesta inmune. Pero debido a la variabilidad inmune entre los pacientes, la respuesta a las inmunoterapias es muy diversa. Una fracción muy relevante de pacientes elegibles para el tratamiento acaban progresando a pesar de que, en un primer momento, respondían al tratamiento" expone Ana Ramos-Guerra, investigadora en la UPM/CIBER-BBN.
Para monitorizar la respuesta el estudio ha usado datos relacionados con el estado del paciente, las reacciones adversas inmunomediadas y las analíticas de sangre. "El modelo propuesto usa información sobre la presencia de metástasis en el sistema nervioso central. También, la aparición de neumonitis o colitis al comienzo de la inmunoterapia y el diagnóstico de diabetes tipo I. Además de las variables de hemograma, el conteo absoluto de linfocitos y el ratio plaquetas/linfocitos en sangre", explican las investigadoras.
Apoyos de todas partes
El trabajo ha sido desarrollado gracias a la colaboración de equipos de diferentes instituciones y hospitales. Ha sido financiado por el Ministerio de Ciencia e Innovación, Agencia Estatal de Investigación. Tuvo cofinanciación del Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER). Asimismo, ha recibido financiación del proyecto INGENIO del Instituto de Salud Carlos III (ISCIII) y de los fondos Next Generation UE. Además, ha logrado la beca Leonardo a investigadores y creadores culturales 2019 de la Fundación BBVA y fondos del proyecto MAGERIT-CM, en el marco del programa de I+D en Tecnologías de la Comunidad de Madrid.
El artículo que describe cómo la IA puede ayudar a predecir la respuesta a la inmunoterapia en cáncer de pulmón se puede leer en este enlace.
