IA contra el cáncer de hígado: El innovador modelo predictivo que se desarrolla en Chile
Tiempo de lectura: 2 minutos Un equipo del Hospital Clínico de la Universidad de Chile está utilizando machine learning para crear una herramienta que promete personalizar los tratamientos oncológicos, mejorando el pronóstico de los pacientes.
El cáncer de hígado es una preocupación creciente en Chile, donde la alta prevalencia de hígado graso, según la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico (OCDE), incrementa el riesgo de esta enfermedad. Frente a este escenario, un equipo de investigadores del Hospital Clínico Universidad de Chile está desarrollando un modelo predictivo basado en inteligencia artificial (IA) que promete revolucionar el tratamiento del cáncer hepático, personalizando las terapias y optimizando las decisiones clínicas.
El proyecto, liderado por el Dr. Alexis Iracheta se centra en la predicción de la respuesta a la quimioembolización, un tratamiento estándar para este tipo de cáncer.
Miembros del equipo investigador. Créditos: Uchile.
No es un mito que en el campo de la oncología la IA muestra un gran potencial. En esta línea, el Dr. Iracheta explicó que la IA permite integrar la evidencia científica con la experiencia clínica de forma más rápida y eficiente que los métodos tradicionales. «Con la IA, en algún momento vamos a estar al día en experiencia y evidencia. Y va a ser una gran herramienta para la toma de decisiones», afirmó.
Machine Learning como la clave para la precisión
El proyecto utiliza machine learning, un tipo de IA que aprende de grandes conjuntos de datos, para predecir la respuesta de los pacientes a la quimioembolización. Luego, el equipo analiza biomarcadores moleculares en la sangre, tanto periférica como peritumoral antes y después del procedimiento. Este análisis, combinado con datos clínicos del paciente como edad, índice de masa corporal, historial médico y estado de la enfermedad, permite al modelo predecir la agresividad del tumor, la efectividad del tratamiento y el pronóstico.
El objetivo final es determinar la necesidad de terapias dirigidas y personalizadas para cada paciente, evitando tratamientos ineficaces e incluso perjudiciales.
«Se trata de evitar terapias a ciegas. Tal como hace hoy la oncología molecular, buscamos aplicar terapias dirigidas o de precisión, basadas en los marcadores mutados. Así, el paciente recibe un tratamiento como un traje a la medida», explicó el investigador.
Prometedor estudio piloto
Este proyecto, en su fase piloto, analizará datos de entre 15 y 20 pacientes sometidos a quimioembolización. La información se obtendrá del REDCap del hospital, una plataforma que almacena y gestiona bases de datos de investigaciones clínicas. «Se recopila una gran cantidad de datos de los pacientes con cáncer de hígado; no solamente datos moleculares, sino también demográficos, edad, índice de masa corporal, antecedentes médicos, estado y avance de la enfermedad, mediciones de enzimas y proteínas, y variables de su laboratorio clínico, entre otras» detalló Iracheta.
El análisis de la sangre peritumoral, la que rodea el tumor, es un aspecto innovador del estudio. Esta técnica, junto con el análisis de sangre periférica y el uso de machine learning, permitirá una clasificación molecular más precisa de los pacientes y un seguimiento más efectivo de su evolución.
Finalmente, se espera que los resultados de este estudio piloto sirvan de base para ampliar la investigación a un mayor número de pacientes. El proyecto cuenta con la participación de un equipo multidisciplinario del Departamento de Oncología Básico-Clínica de la Facultad de Medicina y del Hospital Clínico de la Universidad de Chile, incluyendo especialistas en gastroenterología, hepatología, radiología intervencional, oncología e informática.
