La UBA desarrolla una herramienta con inteligencia artificial para predecir la respuesta a tratamientos contra el cáncer

El proyecto se encuentra en fase preclínica y se estima un mínimo de cinco años para una aplicación hospitalaria. Es desarrollado por un equipo de Farmacia y Bioquímica, junto a hospitales y un laboratorio.

Se estima que en los próximos dos años se valide a nivel clínico, con una aplicación hospitalaria en un plazo de entre cinco y diez años.

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Un equipo de la Universidad de Buenos Aires (UBA) desarrolla una herramienta de inteligencia artificial (IA) para predecir la respuesta individual a la quimioterapia. Así, orientaría la elección del tratamiento más adecuado sin exposiciones con efectos adversos ni beneficio clínico.

Se trata de profesionales de la Facultad de Farmacia y Bioquímica y aunque aún está en fase preclínica, el proyecto ya fue distinguido con el Premio CRIION-Frank de Investigación en Biomedicina. Se estima que en los próximos dos años se valide a nivel clínico, con una aplicación hospitalaria en un plazo de entre cinco y diez años.

El proyecto es llevado adelante por Matías Pibuel, Silvina Lompardia (UBA-CONICET) y Martín Ledesma (bioinformático del Hospital El Cruce).

Además, cuentan con la participación del Laboratorio de Inmunología Tumoral – Matriz Extracelular del IDEHU-CONICET y los hospitales Garrahan, del Bicentenario de Esteban Echeverria y El Cruce Dr. Néstor Kirchner.

Un equipo de la UBA desarrolla una herramienta con IA para tratamientos contra el cáncer

El objetivo es predecir la respuesta de cada paciente a la quimioterapia. "Saber de antemano si un tratamiento va a ser efectivo o no es fundamental, sobre todo para evitar que el paciente atraviese los efectos adversos sin obtener un beneficio clínico esperable”, explicó el bioquímico Matías Pibuel.

La universidad cuenta con el hospitales Garrahan, del Bicentenario de Esteban Echeverria y El Cruce Dr. Néstor Kirchner, entre otros.

Sobre el funcionamiento de la herramienta, Pibuel detalló: “Recibimos la muestra del paciente, la procesamos mediante un equipo que nos indica qué moléculas se expresan en el tumor".

Luego, mediante IA, el equipo correlaciona "la expresión de esas moléculas con la posibilidad de que el paciente responda o no a la quimioterapia". Tras una cantidad suficiente de muestras y correlaciones, se puede "predecir la respuesta de cada paciente a un tratamiento específico”.

La metodología, actualmente en fase preclínica, ya comenzó a aplicarse en muestras de pacientes del hospital Garrahan para casos de tumores del sistema nervioso central "tanto en adultos como en pacientes pediátricos, en leucemia mieloide crónica y también con ensayos en páncreas".

Además, detallaron que "es una metodología totalmente extrapolable a otros tipos de tumores”, señaló el investigador y destacó la relevancia del desarrollo al considerar que "todas las quimioterapias tienen efectos adversos; si el tratamiento va a tenerlos, buscamos que al menos sea efectivo".

Además, detallaron que "es una metodología totalmente extrapolable a otros tipos de tumores”.

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Predicción en la respuesta, el diferencial de este desarrollo

Lo innovador de esta propuesta radica en que “actualmente no existen técnicas que permitan predecir la respuesta a la terapia, todo se hace de manera empírica".

Luego de comenzar la administración de la droga, se espera su evolución y "después de tres o cuatro sesiones se sabe si el tratamiento funcionó, y eso implica mucho tiempo de sufrimiento por los efectos adversos”, explicó Pibuel.

La reducción en el impacto para los pacientes es doble: “Por un lado, evita los efectos adversos innecesarios, y por otro, permite orientar la elección hacia una terapia que sí pueda ofrecer un beneficio clínico", mejorando así la calidad y esperanza de vida.