Redacción
AstraZeneca y Palex han firmado un acuerdo estratégico para impulsar la patología digital computacional en oncología dentro del sistema sanitario español. Esta colaboración tiene como objetivo optimizar los procesos diagnósticos basados en medicina de precisión, facilitando el acceso a tecnologías avanzadas que mejoran la eficiencia en la detección y tratamiento de enfermedades complejas.
La patología digital representa un avance significativo en el diagnóstico médico, al permitir la digitalización y el análisis informatizado de muestras. Esto agiliza el almacenamiento, la gestión y el intercambio de datos entre equipos multidisciplinares, lo que mejora la colaboración y la toma de decisiones clínicas. Además, favorece la equidad al posibilitar diagnósticos remotos mediante telepatología, especialmente en regiones con menor acceso a especialistas.
Los algoritmos computacionales aplicados a la imagen patológica actúan como biomarcadores digitales, proporcionando información detallada y precisa sobre las características tumorales
«El diagnóstico precoz y el tratamiento preciso marcan la diferencia en el abordaje del cáncer. En 2025 se prevé diagnosticar cerca de 300.000 nuevos casos en España, según la SEOM. Las alianzas estratégicas son clave para mejorar el acceso a tratamientos innovadores basados en biomarcadores», ha destacado Marta Moreno, directora de Asuntos Corporativos y Acceso al Mercado de AstraZeneca.
Por su parte, Carlos Hagen, director médico de Palex, ha subrayado que la patología computacional es fundamental para manejar el creciente volumen de información en Oncología. «Los algoritmos aplicados a la imagen patológica actúan como biomarcadores digitales, proporcionando información detallada sobre las características tumorales, lo que permite guiar el tratamiento de forma personalizada», ha señalado.
«El diagnóstico precoz y el tratamiento preciso marcan la diferencia en el abordaje del cáncer»
Biomarcadores digitales para la medicina de precisión
El acuerdo entre ambas compañías incorpora el uso de algoritmos de inteligencia artificial (IA) para el análisis automatizado de imágenes y datos patológicos. Esto posibilita una identificación rápida y precisa de biomarcadores, garantizando la reproducibilidad de los resultados y reduciendo el riesgo de errores humanos. Todo ello en un entorno que agiliza los tiempos de diagnóstico y optimiza el manejo clínico de los pacientes.
El algoritmo QCS ha demostrado ser un avance relevante en la identificación de biomarcadores en tumores sólidos
Entre estas innovaciones destaca el algoritmo QCS, que mejora la identificación de biomarcadores en tumores sólidos, ofreciendo datos cuantitativos sobre la expresión de proteínas o patrones moleculares de relevancia para el pronóstico y tratamiento del cáncer. La integración de biomarcadores computacionales en los procesos diagnósticos permite avanzar en la personalización de los tratamientos oncológicos, facilitando que los profesionales sanitarios tomen decisiones fundamentadas en datos específicos de cada paciente.
Este acuerdo supone un paso adelante en la transformación digital del sistema sanitario, integrando soluciones tecnológicas que apoyan a los profesionales en la toma de decisiones clínicas más precisas y efectivas. La combinación de investigación científica, medicina personalizada y digitalización contribuirá a reducir la mortalidad y mejorar la calidad de vida de los pacientes oncológicos.
