MADRID 29 Abr. (EUROPA PRESS) -
Un equipo de investigadores españoles de diferentes instituciones han desarrollado y validado un algoritmo de Inteligencia Artificial (IA) que es capaz de predecir "con precisión" la forma en que los pacientes con cáncer de pulmón responderá a la inmunoterapia, todo ello a partir de datos de historia clínica y hemograma.
En el estudio han participado científicos de la Universidad Politécnica de Madrid, el Centro de Investigación Biomédica en Red (CIBER), el Instituto de Investigación Sanitaria-Fundación Jiménez Díaz, la Clínica Universidad de Navarra y el Hospital Universitario 12 de Octubre, y sus resultados han sido publicados en la revista 'Cancer Immunology, Immunotherapy'.
El trabajo muestra que es posible obtener buenas predicciones con información "fácilmente disponible", lo que supone un paso más hacia la medicina personalizada, al mejorar la eficacia del tratamiento y permitir enfocar los ensayos clínicos en los pacientes con mayor riesgo de progresión, así como minimizar la aparición de efectos secundarios innecesarios y contribuir a la reducción de costes sanitarios.
"El sistema se basa únicamente en información disponible en la historia clínica y hemogramas de control obtenidos durante los primeros ciclos de tratamiento, bajo la hipótesis de que la respuesta durante el inicio del tratamiento nos puede dar pistas de la evolución del paciente a largo plazo", ha explicado la investigadora de la UPM y el área de Bioingeniería, Biomateriales y Nanomedicina del CIBER (CIBER-BBN), María Jesús Ledesma.
Este tipo de terapias, basadas en fomentar la respuesta inmune y bloquear los sistemas desarrollados por las células tumorales para evitar esta respuesta, han tenido un "franco impacto" en la historia de la enfermedad y los resultados terapéuticos de los pacientes, lo que ha llevado a un aumento de las tasas de supervivencia y de la calidad de vida.
"Muchos estudios se han enfocado en estudiar las rutas metabólicas y de señalización celular asociadas a la respuesta inmune en profundidad. No obstante, debido a la variabilidad inmune existente entre los pacientes, la respuesta a las inmunoterapias es muy diversa y una fracción muy relevante de pacientes elegibles para el tratamiento acaban progresando a pesar de observar que, en un primer momento, respondían al tratamiento" ha expuesto la investigadora del grupo de Ledesma en la UPM/ CIBER-BBN y primera firmante del artículo, Ana D. Ramos-Guerra.
Tras ello, ha explicado que para monitorizar la respuesta se han usado únicamente datos relacionados con el estado del paciente, las reacciones adversas inmunomediadas y las analíticas de sangre de los pacientes que se realizan generalmente en cada ciclo de inmunoterapia.
"El modelo propuesto usa información sobre la presencia de metástasis en el sistema nervioso central, la aparición de neumonitis o colitis al comienzo de la inmunoterapia y el diagnóstico de diabetes tipo I, además de las variables de hemograma lactato deshidrogenasa, el conteo absoluto de linfocitos y el ratio plaquetas/linfocitos en sangre, estas recogidas en el tiempo", ha añadido.
La investigación ha sido financiada por el Ministerio de Ciencia e Innovación, Agencia Estatal de Investigación, el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER), el proyecto INGENIO del Instituto de Salud Carlos III (ISCIII) y de los fondos Next Generation UE. Además, ha sido parcialmente financiado por la beca Leonardo a investigadores y creadores culturales 2019 de la Fundación BBVA y por el proyecto MAGERIT-CM, en el marco del programa de I+D en Tecnologías de la Comunidad de Madrid.
