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Inteligencia artificial como catalizador en diagnóstico, pronóstico y desarrollo de nuevas terapias para el cáncer

Hace apenas unos días se publicaron los resultados del mayor programa de secuenciación de genomas en cáncer. El análisis combinado de datos genómicos y clínicos de 13 000 pacientes de cáncer participantes del programa 100 000 genomas de Reino Unido, reveló algo ya anunciado en estudios previos: que la secuenciación de genomas puede ofrecer una visión más completa del perfil genético de un tumor al detectar diversos cambios genéticos mediante una única prueba. Los resultados mostraron, por ejemplo, que más del 90% de los tumores cerebrales y más del 50% de los cánceres de colon y pulmón presentan cambios genéticos que pueden afectar a la forma de tratar a los pacientes.

El gran impacto de la genómica en la oncología no habría sido posible sin los avances tecnológicos que llevaron a poder analizar e interpretar genoma de forma más rápida y eficiente. El siguiente salto tecnológico ya se empieza a visualizar. Gracias a su capacidad para procesar y analizar grandes conjuntos de datos complejos y extraer patrones significativos, la inteligencia artificial se ha convertido en una herramienta cada vez más presente en numerosas aplicaciones médicas y genómicas. Destacan principalmente sus aplicaciones en el campo de la imagen médica y el diagnóstico genético y genómico. Especialmente en el ámbito de la oncología.

En el caso de la genómica, la inteligencia artificial se empieza a utilizar en el desarrollo de modelos predictivos dirigidos a predecir la progresión del cáncer y la respuesta de los pacientes a tratamientos específicos, así como a sugerir tratamientos identificar potenciales dianas para terapias. Otro ejemplo es facilitar una visión global de los pacientes, como se han propuesto en el Estudio DipCan, en el que se generará un algoritmo de inteligencia artificial que integre múltiples perspectivas (clínica, molecular, radiológica, anatómica…) de pacientes con tumores sólidos metastásicos.

2023 ya nos dejó algunos ejemplos del potencial de la inteligencia artificial como la posibilidad de identificar subtipos de glioma y mutaciones presentes en el tejido tumoral durante una cirugía, o la predicción del efecto de mutaciones en las proteínas. 

2024 comienza con algunos ejemplos muy interesantes, como una herramienta diseñada por Genomics England que mejora la precisión de la secuenciación del genoma en cáncer hematológico, o un algoritmo desarrollado por la Universidad de California San Diego que predice cómo influyen las mutaciones del cáncer en la respuesta a ciertos tratamientos oncológicos. También se espera completar el Estudio DipCan ya mencionado.

Un área de gran interés también en cuanto a la utilización de inteligencia artificial en oncología (y otras especialidades) es el descubrimiento de fármacos, especialmente en cuanto a aumentar la tasa de éxito clínico de los fármacos en desarrollo, determinar las combinaciones de terapias más eficaces contra el cáncer o identificar tratamientos para dianas moleculares consideradas hasta el momento como “no tratables”, como algunas mutaciones de KRAS. Por ejemplo, herramientas como AlphaFold, algoritmo que predice la estructura de las proteínas, pueden suponer un importante ahorro de tiempo para identificar fármacos y se espera también que surjan nuevos algoritmos que participen en otras etapas, como el diseño de moléculas que se unan a dianas de interés.

Fuente: https://genotipia.com/

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