Un innovador modelo de Inteligencia Artificial (IA) diseñado por un grupo de investigadores está revolucionando el tratamiento del cáncer de origen desconocido al ayudar a elegir terapias con mayor precisión.
Científicos del MIT y del Instituto Oncológico Dana-Farber han desarrollado una IA capaz de identificar la procedencia del cáncer en un paciente, simplificando la selección del tratamiento más adecuado al proporcionar medicamentos específicos para el tipo de enfermedad.
Los líderes del proyecto explican que cada año, un número significativo de personas desarrolla cánceres cuyo origen es incierto, lo que dificulta el tratamiento debido a que la mayoría de las terapias se aprueban en función de la fuente del cáncer.
Datos y aprendizaje automático
Utilizando técnicas de aprendizaje automático, los investigadores crearon un modelo computacional que analiza la secuencia genética de aproximadamente 400 genes y utiliza esta información para predecir con precisión dónde se originó el tumor en el cuerpo.
Inicialmente, el modelo se entrenó con datos de 30.000 pacientes diagnosticados con 22 tipos conocidos de cáncer. Luego, se aplicó a 7.000 tumores de origen conocido pero no previamente categorizados, y finalmente se examinaron 900 tumores cuya procedencia era desconocida.
Los resultados sobresalientes mostraron que el modelo pudo clasificar con un 40% de precisión, con un alto grado de confiabilidad. Además, los autores identificaron un 15% adicional de pacientes que podrían haber recibido tratamientos específicos existentes si se hubiera conocido la categoría de su cáncer en lugar de aplicar un enfoque genérico.
Más información para mejorar tratamientos médicos
Los científicos involucrados en el proyecto destacan la relevancia de esta IA para tomar decisiones terapéuticas, guiando tratamientos para aquellos afectados por el cáncer de origen desconocido. En pacientes con metástasis, entre el 3% y el 5% enfrentan dificultades para determinar el origen de la enfermedad.
La falta de información en estos casos impide que los médicos administren medicamentos de precisión dirigidos específicamente contra el tipo de cáncer que padecen los pacientes, lo que a menudo resulta en la administración de medicamentos genéricos menos efectivos y con más efectos secundarios.
Los autores enfatizan que los resultados de este proyecto son de gran utilidad clínica ya que se centran en dirigir tratamientos de precisión existentes en lugar de depender de la creación de nuevos medicamentos.
Mirando hacia el futuro, planean expandir el modelo para incluir diversos tipos de datos, como imágenes radiológicas o patológicas. Esto permitiría ofrecer predicciones más integrales basadas en diversas fuentes de información.
