HEMATOLOGÍA

Un algoritmo de inteligencia artificial permite seleccionar terapias personalizadas para el mieloma múltiple

IDIS · 11 junio 2021

El equipo de Hematología del Complexo Hospitalario Universitario de Santiago de Compostela (CHUS), perteneciente al Instituto de Investigación Sanitaria de Santiago de Compostela (IDIS), ha desarrollado un algoritmo de inteligencia artificial capaz de predecir la probabilidad individual sobrevivir al mieloma múltiple y de responder a las diferentes terapias disponibles, lo que podría implicar un cambio de paradigma en el tratamiento.

El trabajo, publicado en Leukemia, constituye "un punto de inflexión para iniciar la revolución del tratamiento a la carta en el campo de esta enfermedad", señala, Adrián Mosquera, uno de los autores principales del estudio realizado en colaboración con Sonia González, del CHUS, y María Victoria Mateos, del Hospital Clínico Universitario de Salamanca.

Explican que el mieloma múltiple es uno de los tumores hematológicos más frecuentes y en la mayoría de los casos incurable. 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, la estratificación del riesgo y la selección inicial del tratamiento todavía se basan en datos clínicos con resultados que están lejos de ser óptimos.

Sonia González comenta 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, continúa, la creciente evidencia científica indica que la aplicación de la inteligencia artificial puede mejorar la estratificación pronóstica y el tratamiento de la enfermedad.

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 mieloma múltiple. 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.

Utilizaron datos de una base de 730 pacientes, recopilados por el consorcio CoMMpass, y desarrollaron un algoritmo de inteligencia artificial 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 otras, 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 inteligencia artificial y la medicina genómica, los resultados de esta investigación supondrán un antes y un después en el enfoque terapéutico del MM", sostiene González.

En el caso del mieloma múltiple, comienzan a tener aplicación los avances en inmunoterapia, que permitirán profundizar en el efecto antitumoral 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 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.

De hecho, 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.

Referencia: Leukemia. 2021 May 18. doi: 10.1038/s41375-021-01286-2