Fármacos Dirigidos y Respuesta al Tratamiento: Cómo la IA Guía la Oncología de Precisión
La oncología de precisión ha revolucionado el tratamiento del cáncer al permitir la personalización de las terapias basadas en las características genéticas y moleculares de cada paciente. En este contexto, los fármacos dirigidos han emergido como una herramienta crucial, permitiendo atacar específicamente las alteraciones genéticas que impulsan el crecimiento tumoral. Sin embargo, la respuesta al tratamiento sigue siendo variable, lo que ha llevado a la integración de la inteligencia artificial (IA) como un aliado para optimizar la terapia guiada por IA y mejorar los resultados clínicos.
La IA en la Oncología de Precisión
La IA está transformando la manera en que abordamos el cáncer, desde el diagnóstico hasta el tratamiento. Un ejemplo de ello es el uso de modelos de aprendizaje automático que predicen la respuesta a la inmunoterapia en función de la firma de "stemness" del cáncer, lo que permite identificar a los pacientes que más se beneficiarán de estas terapias. Además, la transcriptómica tumoral se está utilizando para guiar el tratamiento de los pacientes, expandiendo las oportunidades de tratamiento más allá de las mutaciones accionables en genes impulsores del cáncer.
La predicción de la respuesta al tratamiento mediante modelos de IA que integran datos multimodales, como la radiología, la patología y la información clínica, está demostrando ser altamente efectiva. Estos modelos no solo predicen con precisión la respuesta a la terapia anti-HER2, sino que también mejoran la supervivencia libre de progresión y la supervivencia global en pacientes con cáncer gástrico HER2-positivo.
Conclusiones
La integración de la IA en la oncología de precisión está redefiniendo el panorama del tratamiento del cáncer. Al combinar pruebas genéticas con análisis avanzados de datos, la IA permite una respuesta al tratamiento más precisa y personalizada. A medida que continuamos explorando estas tecnologías, es crucial seguir desarrollando modelos predictivos robustos que puedan ser implementados en la práctica clínica diaria, mejorando así los resultados para los pacientes con cáncer.
Referencias
- [1] Integrated analysis of single-cell and bulk RNA sequencing data reveals a pan-cancer stemness signature predicting immunotherapy response.
- [2] Synthetic lethality-mediated precision oncology via the tumor transcriptome.
- [3] Predicting gastric cancer response to anti-HER2 therapy or anti-HER2 combined immunotherapy based on multi-modal data.
Creado 20/1/2025