IA para optimizar el uso de fármacos contra el cáncer
Investigadores de los Institutos Nacionales de Salud (NIH) han creado una herramienta de inteligencia artificial (IA) llamada PERCEPTION, que utiliza datos de genes de células tumorales individuales para predecir cómo reaccionará el cáncer a ciertos tratamientos. Este estudio, publicado el 18 de abril de 2024 en la revista Nature Cancer, sugiere que la secuenciación de ARN de células individuales puede mejorar la precisión en la elección de medicamentos para pacientes con cáncer.
Normalmente, la secuenciación masiva del ADN y ARN tumorales proporciona una visión general del tumor, pero los tumores contienen diferentes subpoblaciones de células, o clones, que responden de manera distinta a los tratamientos, lo que podría explicar por qué algunos pacientes no responden a determinados fármacos o desarrollan resistencia a ellos. La secuenciación de ARN de células individuales permite identificar y atacar estos clones específicos, aunque su uso clínico es caro y limitado.
En el estudio, se entrenó un modelo de IA con grandes cantidades de datos para luego mejorarlo con datos de células individuales. Se crearon modelos para 44 medicamentos aprobados por la FDA, prediciendo con precisión cómo responderían las células a fármacos específicos y combinaciones de ellos. Probado con datos de pacientes con mieloma múltiple y cáncer de mama, el modelo mostró que, si sólo un clon era resistente a un fármaco concreto, el paciente no respondería a ese fármaco, aunque todos los demás clones respondieran. También predijo el desarrollo de resistencias en pacientes con cáncer de pulmón no microcítico. Los investigadores han creado un sitio web y una guía para usar el modelo PERCEPTION con nuevos datos.
