Inteligencia artificial para predecir la respuesta en inmunología oncológica

Inteligencia artificial para predecir la respuesta en inmunología oncológica. Uno de los retos actuales en oncología es identificar de manera óptima qué pacientes con cáncer responderán a inmunoterapia. Raquel Pérez-López es la investigadora principal del Grupo de Radiómica del Vall d’Hebron Instituto de Oncología (VHIO). Ha liderado un proyecto que desarrolla y valida un nuevo modelo radiómico. Está basado en la aplicación de modelos de inteligencia artificial (IA) a las imágenes de tomografía computarizada (TAC) previa al tratamiento. Este trabajo ha contado con el apoyo de la Fundación la Caixa. Las principales conclusiones se han publicado en la revista Radiology, en el artículo 'A CT-based Radiomics Signature Is Associated with Response to Immune Checkpoint Inhibitors in Advanced Solid Tumors'. Según Raquel Pérez-López, “mediante el análisis computacional, las imágenes se procesan para obtener datos sobre el tumor imposibles de percibir y analizar por el ojo humano”. “Así podemos integrar toda esta información escondida en las imágenes en modelos multiómicos. El objetivo es mejorar el conocimiento del cáncer y el tratamiento de nuestros pacientes. Este será el futuro”, ha explicado. El nuevo modelo radiómico en tumores sólidos avanzados ha conseguido predecir la respuesta a los tratamientos con fármacos inmunoterápicos anti-PD-1 y PD-L1 con una gran sensibilidad. “Pudimos ver que en los pacientes con cáncer de vejiga esta sensibilidad era del 85% y en los de cáncer de pulmón, del 76%. La sensibilidad moderadamente alta de esta prueba indica un potencial para identificar mejor a los pacientes que pueden beneficiarse de inmunoterapia. Por tanto, se puede saber en quienes este tratamiento puede tener prioridad frente a otros”.

Predecir la respuesta en inmunología oncológica

La nueva herramienta desarrollada se basa en el análisis de las imágenes del tumor obtenidas por medio de una tomografía computarizada (TAC) antes de iniciar el tratamiento. A través de modelos de inteligencia artificial se pueden establecer asociaciones entre la imagen y perfiles moleculares relacionados con la respuesta inmunitaria. “La cantidad de información que se puede extraer mediante inteligencia artificial de las imágenes de un TAC es infinitamente mayor que la que se puede extraer solo con la observación de un experto. De esta manera hemos obtenido una puntuación predictiva de la eficacia de la inmunoterapia en el paciente”, ha indicado Pérez-López. La radiómica es una herramienta “no invasiva” que permitiría realizar un seguimiento más adecuado de la evolución del tumor y del tratamiento a lo largo del tiempo. Asimismo, permite evaluar el tumor en su totalidad, no solo en los puntos de biopsia. Raquel Pérez-López ha sido seleccionada por el Programa CRIS de Talento Investigador de la Fundación CRIS contra el Cáncer. El Programa completará estos estudios. En concreto, investigará cómo mejorar las técnicas actuales de imagen, combinadas con genómica, tanto en el diagnóstico como en el seguimiento del cáncer.