Inteligencia artificial explicable para el tratamiento personalizado del cáncer colorrectal metastásico
El cáncer colorrectal (CCR) es la segunda causa de muerte por cáncer en Europa, con más de ciento cincuenta mil nuevos casos diagnosticados cada año. Una gran proporción de estos pacientes desarrolla cáncer colorrectal metastásico (CCRm), cuyo tratamiento es significativamente más difícil. A pesar de los avances en quimioterapia y terapias moleculares dirigidas, la respuesta al tratamiento varía mucho de un individuo a otro, lo que pone de manifiesto la necesidad urgente de métodos más personalizados y eficaces.
La IA para ayudar a la toma de decisiones clínicas
El equipo del proyecto REVERT(se abrirá en una nueva ventana), financiado con fondos europeos, ha dado un gran paso en esa dirección al desarrollar una plataforma basada en IA que facilita la planificación personalizada del tratamiento de pacientes con CCRm. «Nuestro objetivo era crear un sistema de IA explicable que los médicos pudieran entender y en el que pudieran confiar», subraya la coordinadora del proyecto, Fiorella Guadagni, del IRCCS San Raffaele de Roma. El consorcio incorporó múltiples algoritmos independientes, lo que proporciona una recomendación basada en el consenso que respalda la experiencia de los médicos en lugar de sustituirla. El sistema de apoyo a la toma de decisiones de REVERT se probó en un ensayo clínico en fase inicial(se abrirá en una nueva ventana) prospectivo para evaluar su impacto en la supervivencia y la calidad de vida. Los resultados fueron muy alentadores, ya que las sugerencias terapéuticas guiadas por IA mejoraron de manera significativa la supervivencia sin progresión en pacientes con CCRm. Con esto se podría reducir la toxicidad innecesaria, mejorar la calidad de vida y hacer un mejor uso de los recursos sanitarios.
Descubrir los biomarcadores
El equipo de REVERT también se centró en la identificación de biomarcadores para los tratamientos personalizados. El consorcio analizó biomarcadores convencionales y novedosos mediante estudios retrospectivos y modelos de estratificación basados en la IA. Un resultado notable fue el desarrollo de un algoritmo(se abrirá en una nueva ventana) que utiliza perfiles de mutación de siete genes, incluidos KRAS, BRAF, ERBB2 y TP53, para predecir si un paciente responderá a la quimioterapia de primera línea. Con el algoritmo se demostró una precisión estadísticamente significativa a la hora de estratificar los pacientes que respondían al tratamiento y los que no. El consorcio también estableció organoides derivados de pacientes (PDO, por sus siglas en inglés) a partir de las muestras de tumores de pacientes para evaluar cómo responden los distintos tumores a las terapias estándar y novedosas. Los análisis transcriptómicos y de miARN revelaron distintas firmas moleculares que podrían servir de base para tratamientos en el futuro, en particular los dirigidos a la vía de señalización de KRAS-MAPK. Un análisis multiómico indicó además que los genes implicados en las interacciones de la matriz extracelular de la célula y las vías relacionadas con los proteoglicanos pueden desempeñar un papel en la resistencia al tratamiento. Con estos conocimientos se está ayudando a sentar las bases de los modelos de IA más precisos y basados en la biología.
Diseño ético
Un logro definitorio de REVERT es que su sistema de IA se diseñó en estricta consonancia con las directrices normativas de la Unión Europea (UE) y las directrices éticas del Grupo europeo de expertos de alto nivel(se abrirá en una nueva ventana) para una IA digna de confianza. Esto incluye transparencia, equidad, seguridad y, lo que es más importante, la supervisión humana. «Como médicos, estamos obligados por el principio hipocrático de la conciencia. El sistema REVERT permite a los médicos mantener el control, tomando decisiones conscientes respaldadas en unos modelos transparentes y explicables. Esta confianza es clave para el éxito de la aplicación clínica», subraya Guadagni.
Perspectivas de futuro
Ahora que en REVERT se ha demostrado el potencial de la IA en ensayos clínicos reales, el siguiente paso es trasladar estos resultados a un uso más amplio. El flujo de trabajo de la IA reutilizable del proyecto puede adaptarse a otros tipos de cáncer o enfermedades, lo que ayudará a construir una nueva era de atención sanitaria centrada en el paciente y basada en datos. Los estudios futuros se basarán en el conjunto de datos de REVERT, los modelos de IA y los sistemas organoides para perfeccionar las estrategias de tratamiento y seguir validando los resultados. Con su impacto tanto en la práctica clínica como en la política de salud digital, REVERT se erige en modelo de cómo la IA y la innovación ética pueden converger para mejorar la atención personalizada del cáncer en toda Europa.
