El algoritmo permitirá determinar tanto la respuesta del paciente como la del cáncer a un tratamiento
Desde el Hospital del Mar se está trabajando en el desarrollo de un algoritmo basado en inteligencia artificial para predecir la efectividad de los tratamientos en pacientes con uno de los peores cánceres de pulmón
El cáncer de pulmón de célula pequeña representa el 15% de los casos de cáncer de este órgano y presenta uno de los peores pronósticos, con una supervivencia media a los cinco años inferior al 10%, y diagnosticada sólo en el 20% de los casos en un estadio inicial. Uno de los factores clave que determina las probabilidades de sobrevivir es el tratamiento que recibirá la persona afectada.
Actualmente, se está incorporando la inmunoterapia en distintos grados como parte del tratamiento. Pero la quimioterapia sigue siendo un componente fundamental. El principal problema es que no existe fórmula alguna para asegurar la idoneidad de una combinación de terapias.
Incrementar la supervivencia
Desde el Hospital del Mar se está trabajando en el desarrollo de una herramienta basada en inteligencia artificial (IA) para aportar una solución a este problema. A partir del análisis de imágenes digitalizadas de las biopsias –extracción de células de un tejido y detectar la presencia de células cancerosas– y de datos de supervivencia, se espera que un algoritmo pueda determinar el pronóstico y tratamiento de un paciente.
Pronóstico y predicción de tratamiento
El equipo que trabaja está formado por Edurne Arrional –jefe de sección de los servicios de Oncología Médica e investigadora de laInstituto Hospital del Mar de Investigaciones Médicas (IMIM-Hospital del Mar)–I Joan Gibert, bioinformático del servicio de Anatomía Patológica e investigador del Grupo de investigación en Terapia Molecular del Cáncer del IMIM. Actualmente, disponen de datos de 350 pacientes, recogidos en los últimos 10 años, para empezar a desarrollar las funcionalidades del algoritmo, como la identificación de patrones en las imágenes de anatomía patológica imposibles de detectar a simple vista.
Otra aplicación de la herramienta es determinar la capacidad técnica de la biopsia líquida para realizar un pronóstico y la predicción de un tratamiento a partir de las mutaciones específicas de cada tumor. Se prevé obtener los primeros resultados en 2023.
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