Desde uno de los principales hospitales de Israel anunciaron la puesta a punto de un novedoso sistema que usa inteligencia artificial para detectar mejor el cáncer y permitir a los oncólogos crear un tratamiento personalizado para sus pacientes.
Se trata del Instituto de Investigación del Cáncer del Hospital Hadassah, de Jerusalén, uno de los más importantes del país y de la región. Los detalles de la investigación que desarrolló el sistema, bautizado MESiCA, fueron publicados en la prestigiosa revista Cell Reports Medicine.
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Según se desprende del informe, el tratamiento aplica un innovador modelo de aprendizaje automático con inteligencia artificial «preparado para revolucionar el diagnóstico y el tratamiento del cáncer».
«Esta publicación representa un gran avance en la medicina personalizada», afirmó el profesor Michal Lotem, director del instituto.
«MESiCA -añadió- ofrece una herramienta práctica para los oncólogos, que les permite tomar decisiones más informadas, lo que en última instancia conduce a mejores resultados para los pacientes».
El rol de las «firmas mutacionales»
El desarrollo del cáncer, explicaron los investigadores del instituto, está impulsado por mutaciones en el ADN que dejan patrones únicos conocidos como «firmas mutacionales». Esas «firmas» actúan como huellas dactilares y revelan las causas subyacentes de la enfermedad.
Por cierto, algunas de esas «huellas digitales» tienen implicaciones clínicas para los planes de tratamiento. Tradicionalmente, identificar estas «firmas» requería analizar una gran cantidad de datos, que a menudo excedían los disponibles en entornos clínicos habituales, señalaron los expertos.
Los métodos actuales, aportó el profesor Aron Popovtzer, director del Instituto de Oncología Sharett, se basan en «pruebas de panel genético dirigidas, que solo analizan una pequeña porción del genoma».
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Esa limitación «obstaculizó nuestra capacidad para detectar firmas mutacionales y aplicar esa información para personalizar los planes de tratamiento», dijo Popovtzer.
Según el instituto de Jerusalén, MESiCA aborda ese desafío aprovechando el poder del aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural.
Ese modelo, afirmaron, puede detectar con precisión firmas mutacionales dominantes utilizando solo una pequeña cantidad de mutaciones, lo que lo hace ideal para el uso clínico diario.
Sistema validado
«MESiCA fue validado en más de 60.000 muestras de cáncer, revelando firmas cruciales relacionadas con mejores tasas de supervivencia y respuestas al tratamiento», destacaron el doctor Adar Yaacov y su colega Shai Rosenberg, jefe del Laboratorio de Biología Computacional del Cáncer.
Yaacov y Rosenberg, los principales participantes del proyecto, dijeron que, al admitir la detección de estas firmas en pruebas de rutina, MESiCA «permite a los médicos prescribir planes de tratamiento personalizados más precisos» y mejorar los resultados de los pacientes.
