Investigadores del Instituto Mexicano del Seguro Social (IMSS) desarrollaron una herramienta de inteligencia artificial (IA) que utiliza datos clínicos de pacientes con melanoma para predecir si responderán a la inmunoterapia, tratamiento que fortalece la respuesta del sistema inmunológico contra el cáncer.
El equipo liderado por la doctora Laura Cecilia Bonifaz Alfonzo diseñó un modelo de aprendizaje automático que analiza las poblaciones del sistema inmunológico y su relación con la inmunoterapia de bloqueo de punto de control, diferenciando entre pacientes que responderán al tratamiento y quienes no.
“El objetivo es que esta prueba ayude a los médicos a determinar si la terapia es adecuada o si es necesario buscar otra estrategia”, explicó Bonifaz Alfonzo.
INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA OPTIMIZAR TRATAMIENTOS
Saraí Gisel De León Rodríguez, investigadora en el Hospital de Pediatría del Centro Médico Nacional Siglo XXI, destacó que este modelo puede aplicarse a otros tipos de cáncer, como:
- Cáncer de mama
- Cáncer de pulmón
La IA identifica células en el tejido, clasifica su tipo y evalúa si tienen un pronóstico positivo o negativo. Además, el análisis de datos permite obtener imágenes que representan la evolución del paciente y su posible respuesta a la inmunoterapia.
IMPACTO EN LA SUPERVIVENCIA
El melanoma es un tipo de cáncer con alta mortalidad. En etapas avanzadas, la tasa de supervivencia a cinco años es menor al 30%. Sin embargo, la inmunoterapia ha demostrado aumentar la mediana de supervivencia global a 72 meses, en comparación con los 10 meses que ofrece la quimioterapia.
El grupo de investigadores del IMSS trabaja con biopsias de pacientes para analizar células mediante inmunofluorescencias y metodologías basadas en inteligencia artificial, con el objetivo de hacer más preciso el tratamiento.
“Queremos aplicar este modelo a otros tipos de tumores susceptibles a esta terapia”, señaló De León Rodríguez.
Además, se enfatizó la importancia de la prevención del melanoma e invitaron a la población a revisar cualquier lunar sospechoso para un diagnóstico oportuno.
