Un algoritmo predice qué pacientes de cáncer responderán a la inmunoterapia
Esta herramienta consigue un 75% de fiabilidad en la detección de los enfermos
Investigadores del Vall d’Hebron Instituto de Oncología (VHIO) de Barcelona, liderados por la radióloga Raquel Pérez, han desarrollado una herramienta basada en inteligencia artificial capaz de predecir qué pacientes con cánceres avanzados responderán a inmunoterapia. La investigación se ha llevado a cabo en la Unidad de Investigación de Terapia Molecular del Cáncer, integrada por un equipo multidisciplinar de científicos, y ha contado con el impulso de esta entidad. Se trata de una técnica no invasiva que permite hacer un seguimiento de la evolución del tumor.
La herramienta utiliza más de un centenar de datos obtenidos a partir de imágenes de tumores tomadas mediante un TAC para identificar con una precisión de hasta el 75% a aquellas personas susceptibles de responder al tratamiento. La inmunoterapia es una de las mejoras en tratamientos del cáncer más importantes de los últimos años. A diferencia de la quimioterapia que ataca las células tumorales, esta actúa sobre el sistema inmunitario para que sea este el que destruya el tumor. No obstante, y a pesar de ser sumamente eficaz, no todos los pacientes responden a este tipo de fármacos ni tampoco padecen los mismos efectos secundarios y, por el momento, no se comprende bien el porqué de esas diferencias. En este sentido, Pérez y su equipo han desarrollado un modelo que aplica inteligencia artificial a las imágenes del TAC, obtenidas antes de que los pacientes comiencen el tratamiento para realizar una predicción sobre la enfermedad. “La manera en que los radiólogos analizamos las imágenes de los tumores de un paciente es muy subjetiva, basada en nuestra experiencia”, explica Pérez, investigadora principal del grupo del VHIO. “Pero las imágenes son digitales, compuestas de píxeles y detrás de cada píxel hay información muy valiosa que el ojo humano no puede percibir ni analizar, pero el programa sí”, señala.
Junto a su equipo, Pérez analizó los TAC de 236 tumores sólidos en estadios avanzados de 85 pacientes. Luego, utilizó inteligencia artificial a la que alimentó con más de un centenar de valores cuantitativos de cada tumor y estableció asociaciones entre la imagen y los perfiles moleculares relacionados con la respuesta inmunitaria. Para validar el modelo y comprobar si realmente era capaz de realizar predicciones fiables, los investigadores utilizaron otros dos grupos de pacientes, uno de cáncer de vejiga y el otro de pulmón, de los que se disponía de información acerca de la respuesta al tratamiento. Los científicos vieron que la herramienta lograba identificar con una sensibilidad del 85% a los pacientes con cáncer de vejiga y del 76% a los de pulmón que responderían al tratamiento. “La sensibilidad moderadamente alta de esta prueba indica un potencial para identificar mejor a los pacientes que pueden beneficiarse de inmunoterapia y, por lo tanto, en quienes este tratamiento puede tener prioridad frente a otros”, considera esta investigadora.
La herramienta, no invasiva, permite, además, realizar un seguimiento de la evolución del tumor, así como del impacto del tratamiento a lo largo del tiempo. Asimismo, ofrece una evaluación de todo el tumor y no de solo una pequeña parte, como ocurre cuando se toma una biopsia, y eso resulta crucial, puesto que los tumores suelen ser muy heterogéneos y, en muchas ocasiones, los primarios poco tienen que ver con sus metástasis. Cristina Sáez
