Más precisión y conocimiento del cáncer de ovario gracias a la inteligencia artificial

Un estudio de Inteligencia Artificial (IA) aplicada al cáncer de ovario ha permitido avanzar en el conocimiento de los biomarcadores moleculares predictivos y pronósticos de este tipo de tumor.

La investigación, llevada a cabo por el Centro Integral Oncológico Clara Campal HM CIOOC, en colaboración con la Universidad Juan Carlos, tiene como objetivo conocer mejor la evolución de la enfermedad y definir diagnósticos personalizados, más precisos y eficientes. Hay que tener en cuenta que el cáncer de ovario es el tumor ginecológico de peor pronóstico, con un índice de supervivencia del 15% a los cinco años y la quinta causa de mortalidad asociada a la enfermedad de cáncer.

El doctor Jesús García-Donas, jefe de la Unidad de Tumores Ginecológicos y Genitourinarios de HM CIOCC Madrid y coautor del trabajo, explica que “actualmente, sabemos que el cáncer es una enfermedad compleja, en cuya evolución no sólo son importantes las alteraciones genéticas. También influyen las condiciones del microambiente, la regulación de la expresión génica y, por supuesto, las condiciones de la persona que lo padece”. Por ello, este cambio de mentalidad les está obligando a modificar el enfoque previo por el que se pensaba que un tumor se concebía como una mera suma de mutaciones.

El estudio
Para realizar este estudio, se han introducido los datos clínicos y genómicos de 300 pacientes con cáncer de ovario avanzado. El objetivo no fue otro que el de establecer una relación entre ellos y las variables que determinan la progresión de la enfermedad. Esta nueva estrategia supone “una novedosa línea de trabajo en la que estamos poniendo a punto algoritmos de inteligencia artificial capaces de integrar los datos genómicos, con las características clínicas y patológicas de la enfermedad. Pensamos que este enfoque podría darnos una visión más próxima a la realidad que los abordajes clásicos, centrados en alteraciones puntuales específicas”, indica el doctor García-Donas.

Son diversos los estudios anteriores que han demostrado la relación existente entre determinadas alteraciones genéticas y la evolución de la enfermedad. La aplicación de Inteligencia Artificial ha permitido definir otras correlaciones de genes que deberán confirmarse incrementando el número de datos, es decir, de casos a secuenciar. García-Donas considera que “este trabajo es pionero en cáncer de ovario y requerirá de un esfuerzo coordinado entre oncólogos médicos, investigadores básicos e ingenieros informáticos para alcanzar un impacto real en el manejo de los pacientes”.

Los algoritmos de IA identificaron patrones comunes entre aquellos casos que respondían bien al tratamiento y los que eran resistentes, abriendo así una nueva y prometedora línea de trabajo en la que la eficiencia a la hora de predecir la evolución de un caso podría aumentar de forma exponencial.

Entre los próximos objetivos se encuentra avanzar en la predicción de respuesta a terapias concretas para personalizar el tratamiento de las pacientes usando la inteligencia artificial. De esta forma, cuando los profesionales sean capaces de entender la enfermedad en un estadio avanzado podrán aplicar la misma metodología a la enfermedad precoz en la que las posibilidades de curación sean mucho mayores.

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