Un equipo de investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) está empleando nuevas técnicas de aprendizaje automático para mejorar la calidad de vida de los pacientes con cáncer mediante la reducción de la dosis tóxica de quimioterapia y radioterapia para el glioblastoma, la forma más agresiva del tumor cerebral, según una publicación del MIT.
El glioblastoma es un tumor maligno que aparece en el cerebro o en la médula espinal y tiene un pronóstico de supervivencia de no más de cinco años para los adultos. Para combatirlo, los pacientes deben soportar una combinación de radioterapia y la ingesta de múltiples medicamentos cada mes.
Los profesionales médicos generalmente administran las dosis máximas de fármacos que pueden dentro de lo seguro para reducir el tumor lo más posible, pero estos productos farmacéuticos fuertes causan efectos secundarios que debilitan a los pacientes. Por ello, los expertos han desarrollado un modelo que podría hacer que los regímenes de dosificación sean menos tóxicos pero igual de efectivos.
Los ensayos consiguieron reducir una cuarta parte o a la mitad casi todas las dosis, manteniendo el potencial de reducción del tumor
Alimentado por una técnica de aprendizaje automático, el sistema analiza los datos de los tratamientos actuales de los pacientes y ajusta las dosis de forma iterativa. Eventualmente, encuentra un plan de tratamiento óptimo, con la potencia y la frecuencia más bajas posibles de dosisque deberían reducir el tamaño de los tumores en un grado comparable al de los procedimientos tradicionales.
En ensayos simulados de 50 pacientes, el modelo de aprendizaje automático diseñó ciclos de tratamiento que redujeron la potencia a una cuarta parte o a la mitad de casi todas las dosis, manteniendo el potencial de reducción del tumor. Muchas veces omitió las dosis por completo, programando las administraciones tan solo dos veces al año en lugar de mensualmente.
"Mantuvimos el objetivo, que es ayudar a los pacientes reduciendo el tamaño de los tumores, pero, al mismo tiempo, queremos asegurarnos de que la calidad de vida (la toxicidad de la dosificación) no produzca una enfermedad abrumadora y efectos secundarios dañinos", apuntó Pratik Shah, un investigador principal del Media Lab que supervisó esta investigación. El primer autor del artículo es el investigador Gregory Yauney.