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El uso de inteligencia artificia (IA), en casos de pacientes con melanoma, permite desarrollar herramientas que ayuden a los médicos a tratar de manera más eficiente a pacientes con melanoma y otros tipos de tumores.
Así lo señaló Saraí Gisel De León Rodríguez, investigadora asociada en la Unidad de Investigación Médica en Inmunología del Hospital de Pediatría del CMN Siglo XXI, quien enfatizó que el uso de la IA permite evaluar la respuesta a la inmunoterapia y contribuye a una medicina de precisión que apoya la elección del tratamiento.
Agregó que el equipo de investigadores del IMSS desarrolló una prueba que permite determinar qué pacientes responderán a la inmunoterapia de punto de control en melanoma, neoplasia que se origina en las células que producen pigmento en la piel y que es altamente mortal, con una tasa de supervivencia a cinco años de menos del 30% en etapas avanzadas.
Al respecto, cabe resaltar que investigadores del Instituto Mexicano del Seguro Social (IMSS) desarrollaron una herramienta de inteligencia artificial, que utiliza datos clínicos de pacientes con melanoma para predecir si el cáncer de piel responderá a la inmunoterapia, que ayuda a las células inmunitarias a eliminar las células cancerosas.
Así, el equipo de Investigación en Salud dependiente de la Unidad de Educación e Investigación del IMSS, desarrolló un modelo de aprendizaje automático que busca cuantificar las poblaciones del sistema inmunológico y analizar su relación con la respuesta a la inmunoterapia de bloqueo de punto de control, diferenciando entre pacientes respondedores y no respondedores.
Este avance ayudará a los médicos a determinar con mayor precisión el tipo de tratamiento que un paciente con cáncer debe recibir o en determinado caso buscar otra alternativa.
Gisel De León enfatizó que el objetivo es generar una prueba que ayude a la mejor elección de tratamiento y de esta forma tratar a los pacientes con melanoma y otros tipos de tumores, como cáncer de mama y pulmón, al utilizar la medicina de precisión: una terapia más personalizada para cada caso.
La especialista del Seguro Social, desarrolladora del análisis de datos que proporciona imágenes por IA, abundó que el sistema inmune, encargado de proteger a las personas de agentes externos, puede reconocer y eliminar células cancerosas; sin embargo, el cáncer evade esta respuesta mediante receptores y moléculas inhibidoras.
La inmunoterapia de bloqueo de puntos de control ayuda al sistema inmunológico a reconocer y atacar las células cancerosas, al eliminar ciertos frenos que impiden su acción. Estudios han reportado que los pacientes tratados con esta terapia alcanzan una mediana de supervivencia global de aproximadamente 72 meses, mientras que, con tratamientos más tradicionales, como la quimioterapia, la mediana de supervivencia suele ser de solo 10 meses. Sin embargo, a pesar de su efectividad, aproximadamente 40% de los pacientes no responde a este tratamiento.
“Hemos planteado la importancia de caracterizar al sistema inmune, así como su contacto con el melanoma y distinguir de esta forma qué paciente va a responder o no va a responder a la inmunoterapia. Esto lo hacemos mediante diferentes metodologías”, comentó.
Este grupo de investigadores ha trabajado con las biopsias de los pacientes, es decir, el producto de piel que se retira del paciente y en ellas se han realizado inmunofluorescencias, las cuales ayudan a evaluar qué células están presentes en el tejido y evaluar cuáles son estas, utilizamos metodologías basadas en inteligencia artificial”.
Subrayó que el objetivo es que con esta investigación en el futuro los pacientes que tienen esta enfermedad puedan ser tratados de forma más precisa, utilizando la terapia que mejor funcione para ellos, “y no solo quedarnos con melanoma, que es esta neoplasia originada en la piel, sino trasladarlo a otro tipo de tumores como: cáncer de mama, pulmón, etcétera, los cuales son susceptibles al uso de esta misma terapia”, manifestó.
Enfatizó la importancia de la prevención del melanoma e invitó a la población a revisar cualquier lunar sospechoso para un diagnóstico temprano y un mejor pronóstico.