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El Centro Integral Oncológico Clara Campal HM Ciocc, en colaboración con la Universidad Juan Carlos I, ha diseñado y desarrollado un estudio de inteligencia artificial (IA) aplicada al cáncer de ovario que permite avanzar en el conocimiento de los biomarcadores moleculares predictivos y pronósticos de este tipo de tumor. Esto contribuirá a conocer mejor la evolución de la enfermedad y, por tanto, a definir “diagnósticos personalizados, más precisos y eficientes”.
Hasta el momento se habían determinado ciertas alteraciones genéticas como biomarcadores predictivos y pronósticos en cáncer de ovario como son las mutaciones inactivadoras en los genes BRCA1 y BRCA2. Sin embargo, estas son insuficientes para comprender la evolución global de la enfermedad. Por ello, este análisis observacional multicéntrico se centra en la identificación de biomarcadores con potencial impacto en la práctica clínica.
La investigación observacional multicéntrica ha contado con la participación de los Dres. Aránzazu Barquín y Jesús García-Donas, de HM Ciocc Madrid
“Actualmente, sabemos que el cáncer es una enfermedad compleja, en cuya evolución no solo son importantes las alteraciones genéticas, sino que también influyen las condiciones del microambiente, la regulación de la expresión génica y, por supuesto, las condiciones de la persona que lo padece. Esto nos está obligando a cambiar el enfoque previo, algo simplista, en el que un tumor se concebía como una mera suma de mutaciones y se hace imprescindible integrar múltiples datos para poder entender la neoplasia y predecir su evolución», explica el Dr. Jesús García-Donas, jefe de la Unidad de Tumores Ginecológicos y Genitourinarios de HM Ciocc Madrid y coautor del trabajo.
Para realizar este estudio, se han introducido los datos clínicos y genómicos de 300 pacientes con cáncer de ovario avanzado. El objetivo ha sido establecer una relación entre ellos y las variables que determinan la progresión de la enfermedad. Se trata de “una novedosa línea de trabajo en la que estamos poniendo a punto algoritmos de inteligencia artificial capaces de integrar los datos genómicos con las características clínicas y patológicas de la enfermedad para poder abordarla de una forma compleja e integral. Pensamos que este enfoque podría darnos una visión más próxima a la realidad que los abordajes clásicos, centrados en alteraciones puntuales específicas”, indica el Dr. García-Donas.
Dr. García Donas: “Estamos poniendo a punto algoritmos de inteligencia artificial capaces de integrar los datos genómicos con las características clínicas y patológicas de la enfermedad para poder abordarla de una forma compleja e integral”
En este sentido, los algoritmos de IA identificaron patrones comunes a aquellos casos que respondían bien al tratamiento frente a los que eran resistentes. De confirmarse en cohortes independientes, estaríamos ante una “nueva y prometedora línea de trabajo” en la precisión a la hora de predecir la evolución de un caso podría “aumentar de forma exponencial”.
En cuanto al papel predictivo y pronóstico de determinadas variables, los resultados confirman que someter a las pacientes que presentan una elevada carga tumoral en el momento del diagnóstico a un tratamiento neoadyuvante seguido de una cirugía de máximo esfuerzo favorece la reducción de dicha carga. La asociación entre estas variables comporta una supervivencia más larga en concordancia con los datos previos de la literatura.
Para realizar el estudio se han introducido los datos clínicos y genómicos de 300 pacientes con cáncer de ovario avanzado
Diversos estudios anteriores han demostrado la relación existente entre determinadas alteraciones genéticas (BRCA1/2 y RAD51C) y la evolución de la enfermedad. La aplicación de IA ha permitido definir otras correlaciones de genes que deberán confirmarse incrementando el número de casos a secuenciar. El Dr. García-Donas recalca que este trabajo es pionero en cáncer de ovario. “Requerirá de un esfuerzo coordinado entre oncólogos médicos, investigadores básicos e ingenieros informáticos para alcanzar un impacto real en el manejo de los pacientes”, subraya.
El cáncer de ovario es el tumor ginecológico de peor pronóstico con un índice de supervivencia del 15% a los cinco años. Además, es la quinta causa de mortalidad asociada a la enfermedad de cáncer
Acuerdo con Microsoft
Desde inicios de año HM Hospitales está apostando por la aplicación de la IA a la investigación oncológica. En concreto, gracias al acuerdo firmado con Microsoft, se está trabajando en el análisis de imágenes diagnósticas y en la automatización de la obtención de datos a partir de las historias clínicas. El objetivo es doble: guiar la actividad clínica y apoyar la investigación, acelerando el desarrollo de nuevos procedimientos y medicamentos.
El Dr. García-Donas señala que trabajar en el terreno de la inteligencia artificial aplicada a la salud siempre es un reto difícil. “Actualmente, una vez hemos establecido la mejor metodología de estudio, queremos avanzar en la predicción de respuesta a terapias concretas de forma que podamos llegar a personalizar el tratamiento de las pacientes usando la inteligencia artificial”. Así, confía en que “cuando seamos capaces de entender la enfermedad en estadio avanzado, podremos aplicar la misma metodología a la enfermedad precoz en la que las posibilidades de curación sean mucho mayores. Es probablemente en este contexto, en el que el impacto de esta tecnología podría cambiar de forma decisiva el curso de la enfermedad”.
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