CÁNCER: la IA de la UBA que busca evitar quimioterapias inútiles ya se prueba en Argentina
Un grupo de investigadores de la Facultad de Farmacia y Bioquímica de la UBA trabaja en el desarrollo de una herramienta de inteligencia artificial (IA) capaz de predecir la respuesta individual de los pacientes a la quimioterapia, con el fin de optimizar los tratamientos oncológicos y evitar la exposición a terapias con efectos adversos sin beneficio clínico.
El proyecto —que se encuentra en fase preclínica— fue distinguido con el Premio CRIION-Frank de Investigación en Biomedicina, y combina técnicas de biología molecular, análisis de datos y aprendizaje automático. "Saber de antemano si un tratamiento va a ser efectivo o no es fundamental, sobre todo para evitar que el paciente atraviese los efectos adversos sin obtener un beneficio clínico esperable", explicó Matías Pibuel, bioquímico e investigador de la UBA y el CONICET.
Según detalló Pibuel, el procedimiento consiste en procesar muestras tumorales para identificar las moléculas expresadas en el tejido. Luego, mediante algoritmos de IA, se correlacionan esos patrones moleculares con la probabilidad de respuesta a distintos tratamientos. "Cuando tengamos una cantidad suficiente de muestras y correlaciones, podremos predecir la respuesta de cada paciente a un tratamiento específico", precisó.
El método ya se está probando en muestras de pacientes del Hospital Garrahan y en estudios sobre tumores del sistema nervioso central, leucemia mieloide crónica y páncreas, tanto en adultos como en población pediátrica. "Creemos que esta herramienta es fundamental: si el tratamiento va a tener efectos adversos, al menos que sea efectivo; si sabemos que no lo será, debemos buscar otra alternativa", señaló el investigador.
Lo innovador del desarrollo es que actualmente no existen técnicas que permitan anticipar la eficacia de una quimioterapia. Hoy, los oncólogos deben esperar entre tres y cuatro sesiones para evaluar la respuesta, un proceso que implica semanas de incertidumbre y sufrimiento para los pacientes. La nueva herramienta permitiría acortar ese tiempo y personalizar la terapia desde el inicio.
El equipo —integrado por Pibuel, Silvina Lompardia (UBA-CONICET) y Martín Ledesma (Hospital El Cruce)— estima que la técnica podría validarse clínicamente en los próximos dos años y alcanzar su aplicación hospitalaria dentro de cinco a diez años. Participan además el Laboratorio de Inmunología Tumoral-Matriz Extracelular del IDEHU-CONICET y los hospitales Garrahan, del Bicentenario de Esteban Echeverría y El Cruce Dr. Néstor Kirchner.