Desafíos en la inmuno oncología
Los oncólogos se enfrentan a un dilema con las inmunoterapias. Estos medicamentos están diseñados para romper la niebla supresora de la inmunidad creada por los tumores. Cuando funcionan, pueden desencadenar una potente respuesta inmune contra el tumor y proporcionar años de remisión. Desafortunadamente, la mayoría de las personas con cáncer no experimentan estos beneficios, y no es obvio quién responderá al tratamiento.
Los clínicos están buscando biomarcadores útiles que puedan clasificar rápidamente a los posibles respondedores de aquellos para quienes dichos tratamientos no funcionarán. La inteligencia artificial (IA) podría ser un aliado valioso en este escenario, y los investigadores están desarrollando algoritmos que se están mostrando diestros en detectar patrones en los datos clínicos que podrían guiar un mejor tratamiento. Por ejemplo, un estudio de 2022 liderado por Anant Madabhushi, un ingeniero biomédico de la Escuela de Medicina de la Universidad de Emory en Atlanta, Georgia, demostró una plataforma de IA que duplicó la tasa de éxito para predecir si las personas con cáncer de pulmón se beneficiarían de la inmunoterapia.
Crédito: Madabhushi Lab, Escuela de Medicina de la Universidad de Emory
Este es solo un ejemplo de cómo los investigadores están utilizando algoritmos para sacar el máximo provecho de los datos clínicos que tienen a mano, ya sea información molecular sofisticada de la genómica o la tradicional muestra histopatológica. Los algoritmos resultantes van desde herramientas de evaluación enfocadas para categorías individuales de medicamentos hasta esfuerzos más futuristas, como ‘gemelos digitales’ — modelos por computadora de tumores que se pueden usar para probar varios tratamientos simulados. El objetivo es ayudar a los médicos a emparejar rápidamente a las personas con el cuidado más seguro y efectivo.