La inteligencia artificial aportará un carácter predictivo al abordaje futuro del mieloma, priorizando los tratamientos más eficaces

Esta tecnología ayudará a analizar todas las variables diagnósticas y factores de riesgo de estos pacientes para poder aplicar el tratamiento óptimo en cada caso

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Redacción
A día de hoy, hay numerosas posibilidades de tratamiento para los pacientes con mieloma múltiple, un cáncer hematológico que afecta fundamentalmente a personas mayores y representa el 10% de todas las hemopatías malignas. La inteligencia artificial (IA) “nos ayudará a analizar todas las variables diagnósticas y factores de riesgo de estos pacientes para poder ofrecerles una medicina personalizada de precisión en el abordaje del mieloma, en particular, y del cáncer hematológico, en general, aplicando el tratamiento óptimo a cada paciente”, afirma María Victoria Mateos, presidenta de la Sociedad Española de Hematología y Hemoterapia (SEHH) y co-coordinadora de la jornada Inteligencia artificial en mieloma múltiple, que cuenta con la colaboración de Amgen.

El mieloma múltiple afecta fundamentalmente a personas mayores y representa el 10% de todas las hemopatías diagnósticas 

En este sentido, la SEHH ha colaborado con el Complejo Hospitalario Universitario de Santiago (CHUS) en el análisis de una gran base de datos donde se recogen variables clínicas y genómicas de una serie de pacientes con mieloma tratados de forma heterogénea. “Hemos sido capaces de describir un modelo predictivo del tratamiento óptimo para cada paciente en base a cinco variables clínicas, lo que redunda en un claro beneficio para este grupo de población”, afirma la experta. “Curiosamente, y al contrario de lo que se pudiera pensar, hemos visto pacientes que se han beneficiado más de la combinación de dos fármacos que de las triples combinaciones”, señala.

Queda claro que la IA “aportará un carácter predictivo al abordaje futuro del mieloma, no solo priorizando los tratamientos más eficaces, sino también optimizando los acontecimientos adversos que un paciente puede desarrollar a partir de la administración de las diferentes terapias disponibles, y en base a las características personales, enfermedades concomitantes y particularidades genéticas“, señala la presidenta de la SEHH. “Me atrevo a decir que la IA nos ayudará a identificar a aquellos pacientes que puedan tener un componente monoclonal y predecir el riesgo potencial de desarrollar mieloma”. Más del 5% de la población mayor de 70 años tiene dicho componente monoclonal, según la Dra.Mateos.

Gracias a la inteligencia artificial se podrá mejorar el proceso de descubrimiento y desarrollo de nuevos fármacos, acortando de forma considerable las primeras fases del desarrollo preclínico

Para Marta Sonia González, hematóloga del CHUS y co-coordinadora de la jornada, la IA “es una herramienta fantástica que nos permitirá alcanzar el objetivo de individualizar el tratamiento de los pacientes y hacer verdadera medicina de precisión”. Esta tecnología “puede mejorar el proceso de descubrimiento y desarrollo de nuevos fármacos, acortando de forma considerable las primeras fases del desarrollo preclínico; optimizar la inclusión, reclutamiento y análisis de datos en los ensayos clínicos; y monitorizar la eficacia y toxicidad de nuevos medicamentos después de su comercialización”, añade.

Adrián Mosquera, hematólogo del Grupo de Hematología Computacional y Genómica del Instituto de Investigación Sanitaria de Santiago de Compostela y co-coordinador de la jornada, destaca que “la medicina avanza hacia un cambio de paradigma basado en los datos, en el que tendremos que integrar nuestra experiencia personal con soluciones de optimización basadas en la experiencia acumulada de muchos médicos que han tratado a muchos pacientes”. En el campo de la hematología, esto se traducirá en “un diagnóstico más preciso, mejor predicción del riesgo de las neoplasias hematológicas y selección de terapias de manera personalizada. No obstante, la disponibilidad de bases de datos de alta calidad y de recursos humanos especializados “son dos factores limitantes para la implementación de la IA”.

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