Investigadores españoles utilizan por primera vez la IA para predecir la evolución del mieloma múltiple

Un estudio internacional, liderado por la Unidad de Tumores Hematológicos del Hospital 12 de Octubre-CNIO en colaboración con el Hospital de California, ha identificado mediante inteligencia artificial (IA) patrones de respuesta al tratamiento en pacientes con mieloma múltiple. Esta investigación permite predecir con precisión la evolución del tumor, marcando un hito al ser la primera vez que se usa esta tecnología para predecir la respuesta a tratamientos en enfermedades hematológicas.

El estudio ha revelado que hasta un 30 % de los pacientes podría suspender sus terapias de mantenimiento sin afectar negativamente su evolución. Esto es especialmente relevante para evitar los efectos secundarios asociados a estos tratamientos, como laceraciones gastrointestinales y el riesgo de desarrollar nuevos tumores.

El mieloma múltiple (MM) es el tumor hematológico más común, y aunque actualmente no tiene cura, los avances en nuevos fármacos han mejorado significativamente el pronóstico de la enfermedad. Predecir la evolución del tumor es clave para tomar decisiones clínicas efectivas. Los investigadores se centran en la detección de la enfermedad mínima residual (EMR), que mide las células cancerosas restantes después del tratamiento inicial y es un fuerte indicador de recaídas.

IA, clave para predecir la evolución

Joaquín Martínez, jefe de la Unidad de Investigación de Tumores Hematológicos del Hospital 12 de Octubre-CNIO y autor principal del estudio, destacó que la inteligencia artificial mejora la precisión de las predicciones sobre la evolución del mieloma. Esto permitirá tomar decisiones clínicas más seguras, como la suspensión del tratamiento en pacientes con buen pronóstico, beneficiando a un mayor número de personas.

El estudio, que evaluó a 482 pacientes diagnosticados entre 2008 y 2020 en la Universidad de California, encontró que aquellos con un mejor pronóstico presentaban mayor "diversidad clonal", un parámetro que refleja la recuperación del sistema inmune. La diversidad clonal se asocia con una mayor frecuencia de inmunoglobulinas normales, lo que indica una mejor evolución de la enfermedad.

Resultados prometedores

Los resultados mostraron que 119 de los 304 pacientes recién diagnosticados alcanzaron una negatividad de EMR, lo que significa que no se detectaron células tumorales. Estos pacientes tuvieron una supervivencia prolongada sin progresión en comparación con aquellos con EMR positiva.

En el grupo de pacientes con enfermedad recidivante, 64 de 178 alcanzaron la negatividad de EMR, lo que también se tradujo en una mejor supervivencia.

La inteligencia artificial definió tres categorías de la dinámica de EMR: muestras consistentemente negativas, células tumorales en declive pero aún detectables, y células tumorales estables o en crecimiento. Estos patrones, junto con la diversidad clonal, ayudarán a predecir con mayor precisión la evolución del mieloma múltiple y guiarán mejor las decisiones terapéuticas.

Este avance no solo mejora las perspectivas de los pacientes, sino que abre nuevas vías para el uso de la IA en la medicina personalizada, optimizando los tratamientos y reduciendo los efectos secundarios.

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