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Desarrollado por IDIS y el CHUS

Un algoritmo de IA permite seleccionar terapias contra el mieloma múltiple de forma personalizada

Podría suponer un cambio en el paradigma del tratamiento de este tipo de cáncer de la médula ósea, causante de uno de los mayores deterioros de la calidad de vida debido sobre todo a su efecto en complicaciones óseas y anemia.

Responsables de la investigación (Foto. IDIS)
Responsables de la investigación (Foto. IDIS)

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09.06.2021 - 10:30

El mieloma múltiple (MM) es uno de los tumores hematológicos más frecuentes y en la mayoría de los casos incurable. El MM afecta a la médula ósea y ha sido el foco de desarrollo de múltiples fármacos nuevos en los últimos años.

A pesar de los numerosos avances en el conocimiento de la biología del MM, la estratificación del riesgo y la selección inicial del tratamiento todavía se basan en datos clínicos con resultados que están lejos de ser óptimos. El equipo de Hematología del Complexo Hospitalario Universitario de Santiago de Compostela (CHUS), perteneciente al Instituto de Investigación Sanitaria de Santiago de Compostela (IDIS), acaba de descubrir un algoritmo de Inteligencia Artificial (IA) capaz de predecir la probabilidad individual sobrevivir al MM y de responder a los diferentes tratamientos disponibles.

El trabajo, publicado en la prestigiosa revista Leukemia, del grupo editorial Nature, constituye “un punto de inflexión para iniciar la revolución del tratamiento a la carta en el campo de esta enfermedad”, señala Mosquera, uno de los autores principales del estudio, en colaboración con Sonia González, del Complejo Hospitalario Universitario de Santiago (CHUS), y de María Victoria Mateos, del Hospital Clínico Universitario de Salamanca.

APROVECHAR UNA MULTITUD DE DATOS PARA DAR EN LA DIANA

Sonia González explica que “a pesar de disponer de numerosas alternativas terapéuticas, nuestra comprensión limitada de los mecanismos de respuesta a los fármacos ha planteado hasta el momento un obstáculo para la elección de la mejor terapia de entre las disponibles para un paciente en particular” Sin embargo, la creciente evidencia científica indica que la aplicación de la IA puede mejorar la estratificación pronóstica y el tratamiento de la enfermedad.

“En el futuro, será necesario optimizar este modelo para incorporar datos con este tipo de fármacos”

Partiendo de esta situación, el grupo de Hematología del CHUS creyó que este enfoque podría usarse para cerrar la brecha entre el conocimiento de la biología molecular y la toma de decisiones clínicas en MM. Así, trabajaron en un modelo basado en datos clínicos, bioquímicos y moleculares que pudiera usarse para individualizar el riesgo de cada paciente y guiar la selección del tratamiento desde el momento del diagnóstico. Los investigadores utilizaron datos de una base de 730 pacientes, recopilados por el consorcio CoMMpass y desarrollaron un algoritmo de IA (aprendizaje automático) de 50 variables llamado Iacobus-50, en honor la ciudad de Santiago de Compostela.

Dicho algoritmo predijo la supervivencia global de los pacientes con una alta concordancia entre los conjuntos de entrenamiento y validación, y además permitió identificar la combinación de tratamientos que va a ser más efectiva para cada paciente. Iacobus-50 incluyó, entre otros, variables como la edad del paciente, el estadio del tumor o la expresión de hasta 46 genes en las células tumorales.

La novedad del modelo Iacobus-50 radica en que sigue un enfoque de arriba hacia abajo, es decir que los resultados de los pacientes son el núcleo del modelo en lugar de depender de una agrupación imperfecta en subgrupos. “Al unir la IA y la medicina genómica, los resultados de esta investigación supondrán un antes y un después en el enfoque terapéutico del MM”, sostiene Sonia González.

UNO DE LOS TUMORES MÁS CAROS DE TRATAR

En el caso del MM, comienzan a tener aplicación los avances en inmunoterapia, que permitirán profundizar en el efecto anti-tumoral y mejorar los resultados clínicos a través del uso de terapias dirigidas a nuevas dianas. “En el futuro, será necesario optimizar este modelo para incorporar datos con este tipo de fármacos”, indica el doctor Mosquera.

De esta forma se daría respuesta al tratamiento excesivamente atomizado que existe en la actualidad, no adaptado al riesgo molecular de cada paciente y que encarece sobremanera las terapias prolongadas en este tipo de cáncer, una de las enfermedades que más deteriora la calidad de vida, debido sobre todo a su impacto en la enfermedad ósea y la anemia. Debido a los avances en la supervivencia y a la variedad de fórmulas terapéuticas, se ha dado en conocer en medicina como uno de los tumores con tratamientos más costosos. Este trabajo podría suponer un cambio de paradigma en la forma de concebir su tratamiento.

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