Una IA predice qué pacientes con cáncer responden a la inmunoterapia

El tumor de un paciente es un campo de batalla, y la inmunoterapia pide al propio sistema inmunitario del organismo que lo gane. Cuando el fármaco funciona, el efecto puede durar años. Cuando no funciona, el paciente ha pagado por un tratamiento que no puede ayudarle y ha perdido tiempo que podría haber dedicado a otra terapia. Un equipo de la Universidad de Ciencia y Tecnología de Pohang (POSTECH) ha desarrollado ahora un método de inteligencia artificial que intenta distinguir estos dos resultados antes de la primera dosis.

El método procede de un grupo dirigido por el profesor Sanguk Kim, del Departamento de Ciencias de la Vida, junto con Minsoo Kim, estudiante del programa integrado de máster y doctorado de la Escuela de Posgrado en Inteligencia Artificial. Analiza la información genética de pacientes con cáncer para predecir su respuesta a la inmunoterapia, y los resultados se han publicado en npj Digital Medicine. El objetivo central es la célula senescente, una célula envejecida que los autores describen como una alborotadora en el entorno del tumor: suprime en silencio a las células inmunitarias. Los clínicos encuentran difícil interpretar caso por caso ese entorno, y por eso los investigadores han recurrido a la IA.

El obstáculo son los datos. Un estudio sobre cáncer suele incluir relativamente pocos pacientes, mientras que la información genética que hay que analizar por paciente es enorme. Una IA entrenada de esa forma puede memorizar su grupo de entrenamiento y fallar con pacientes nuevos, como un estudiante que se sabe de memoria las preguntas de práctica. El equipo de POSTECH cambió el orden de las operaciones. Primero identificó los tumores con un microentorno senescente en el que la actividad inmunitaria estaba suprimida y, después, estratificó progresivamente a los pacientes para determinar si era probable que respondieran. Los autores afirman que este enfoque por etapas evitó que la IA se sesgara hacia un solo grupo de pacientes.

Los resultados son propios del equipo. El método superó a los biomarcadores que se usan actualmente en la práctica clínica para predecir la respuesta al tratamiento en cuatro tipos de cáncer, incluido el cáncer de piel, y seis cohortes de pacientes. Frente a otros métodos de predicción existentes, también ofreció resultados coherentes en una cohorte independiente de cáncer de piel que no formó parte de su entrenamiento. Sanguk Kim afirmó que tener en cuenta la senescencia celular «podría ayudar a que más pacientes con cáncer se beneficien de la inmunoterapia en el futuro».

Para los oncólogos, la ganancia inmediata sería una predicción hecha con antelación, a partir de los datos genéticos del propio paciente, sobre si merece la pena iniciar la inmunoterapia. Los autores describen esto como un paso hacia un tratamiento oncológico personalizado, en el que un mismo cáncer puede requerir terapias distintas según el paciente. El estudio no indica una fecha para su uso en hospitales, y el equipo asegura que realizará estudios de seguimiento para modelar con mayor precisión el entorno tumoral. Hasta que esos estudios y un uso independiente confirmen el método, su beneficio sigue siendo una posibilidad para los pacientes, no una práctica.