Inteligencia artificial versus cancer: Una prueba allana el camino para detectar la combinación de medicamentos más efectiva en menos de 48 horas.

La inteligencia artificial puede ser de gran ayuda para mejorar los tratamientos contra el cáncer: se ha demostrado que un nuevo algoritmo es capaz de predecir en menos de 2 días la combinación más efectiva de medicamentos contra los tumores cancerosos.

Creada por científicos del Instituto de Investigación del Cáncer de Londres, la técnica de vanguardia se detalla en un artículo publicado en la revista Molecular Cancer Therapeutics.

La prueba prototipo analiza datos de proteínas a gran escala con IA tomando muestras de tumores, pudiendo predecir con mayor precisión la respuesta de los pacientes con cáncer a la medicación.

Inteligencia artificial versus cancer

En primer lugar, se examinaron los cambios en cincuenta y dos proteínas importantes, evaluando la interacción entre sí como respuesta a los tratamientos farmacológicos.

Luego, los científicos entrenaron algoritmos de aprendizaje automático para definir los cambios clave en las proteínas que predicen las reacciones a los medicamentos.

El método demostró ser más preciso y eficaz que el análisis genómico para predecir las respuestas individuales a los medicamentos.

Marcadores genéticos como mutaciones en los genes clave EGFR, KRAS y PIK3CA se están utilizando actualmente para predecir las respuestas a los medicamentos en el cáncer de pulmón.

El siguiente paso fue aplicar el mismo enfoque para el algoritmo para predecir la sensibilidad a las combinaciones de medicamentos: los investigadores utilizaron veintiuna combinaciones diferentes de dos medicamentos en células de cáncer de pulmón con diferentes fallas genéticas, como mutaciones en EGFR y KRAS.

De un total de 252 combinaciones de fármacos, 128 mostraron cierto nivel de sinergia, lo que significa que su efecto combinado superó el efecto de cada fármaco individual sumado.

Prueba de inteligencia artificial versus cancer

De la lista completa, el prototipo con inteligencia artificial identificó correctamente las cinco combinaciones de medicamentos mejor clasificadas el 57% de las veces y las diez combinaciones mejor clasificadas el 83% de las veces.

La prueba se posiciona como la primera capaz de proporcionar predicciones personalizadas para ajustar el mejor tratamiento contra el cáncer que es posible que funcione en diferentes individuos.

Por un lado, el prototipo fue capaz de reconocer con éxito combinaciones que anteriormente habían demostrado ser prometedoras, como las de trametinib y capivasertib, o gefitinib y everolimus, en líneas celulares de cáncer de pulmón de células no pequeñas con mutaciones en EGFR.

Y, por otro lado, también sirvió para encontrar nuevas conjugaciones, como vemurafenib y capivasertib, potencialmente efectivas para líneas celulares de cáncer de pulmón de células no pequeñas sin mutaciones en EGFR o KRAS.

Antes de ser utilizado en pacientes, la herramienta requiere una validación adicional. En el ensayo actual, se estudiaron siete fármacos en múltiples combinaciones, pero los científicos quieren un informe más amplio con quince fármacos y 12.000 proteínas involucradas en lugar de cincuenta y dos.

Inteligencia artificial versus cancer potencia

Si sigue adelante, la prueba tiene un potencial esperanzador tanto por la increíble velocidad de respuesta que ofrece la inteligencia artificial, como por la precisión y eficacia en la predicción de la respuesta de los tumores a los medicamentos.

La combinación de terapias puede ser especialmente relevante para superar la resistencia a los antibióticos y otros medicamentos generada por las superbacterias, un problema que ya es la tercera causa de muertes en todo el mundo.

"Este nuevo estudio es un gran ejemplo de colaboración interdisciplinaria, que integra nuestra comprensión de la biología del cáncer, la IA y la medicina clínica para esta nueva prueba", dijo Kristian Helin, director ejecutivo del Instituto de Investigación del Cáncer de Londres.

"Esperamos que nos ayude a ofrecer a los pacientes opciones de tratamiento más inteligentes y personalizadas", concluye.