Investigadores de la UBA y el CONICET diseñaron una herramienta tecnológica que analiza muestras tumorales para predecir la efectividad del tratamiento oncológico antes de aplicarlo.
Un equipo de científicos e investigadores argentinos dio un paso clave en el campo de la medicina de precisión al desarrollar una herramienta basada en inteligencia artificial (IA) que busca anticipar si un paciente oncológico responderá o no a una determinada quimioterapia, antes de someterlo al tratamiento.
El desarrollo está a cargo de especialistas de la Facultad de Farmacia y Bioquímica de la Universidad de Buenos Aires (UBA) y del Instituto de Estudios de la Inmunidad Humoral (IDEHU), dependiente de la UBA y del CONICET.
La iniciativa apunta a resolver uno de los mayores desafíos históricos de la oncología clínica: en la actualidad, los protocolos tradicionales exigen administrar la terapia y aguardar varias sesiones para evaluar, mediante estudios posteriores, si el tumor está respondiendo de manera positiva.
El proyecto ya comenzó a probarse con muestras del Hospital Garrahan. El equipo trabaja con tumores del sistema nervioso central en pacientes pediátricos, especialmente glioblastomas y leucemias.
El procedimiento científico parte del análisis de muestras biológicas de los pacientes para examinar qué moléculas se expresan en el tejido tumoral. A partir de allí, mediante algoritmos de inteligencia artificial, se procesan grandes volúmenes de datos para correlacionar esos perfiles moleculares con la probabilidad clínica de respuesta o resistencia a fármacos específicos de quimioterapia.
El objetivo central es hallar biomarcadores predictivos precisos. De esta forma, si los profesionales de la salud logran constatar de antemano que una droga tiene nulas o bajas chances de resultar efectiva, podrán descartarla y evaluar alternativas terapéuticas viables sin que el paciente deba atravesar el desgaste físico y los efectos colaterales de un tratamiento ineficaz.
"Conocer anticipadamente la posible efectividad de una terapia permitiría evitar efectos adversos cuando no existe un beneficio clínico esperable", explicó el investigador Matías Pibuel.
El proyecto no se limita a una sola patología, sino que enfoca sus esfuerzos en cánceres de alta agresividad y difícil abordaje clínico. Entre ellos se destacan:
El equipo de trabajo está integrado por destacados referentes científicos, entre los que figuran los propios Silvina Lompardía y Matías Pibuel (UBA-CONICET), junto con el bioinformático Martín Ledesma, del Hospital El Cruce.
Si bien el proyecto avanza a paso firme, los investigadores estiman que la técnica requerirá de los próximos años para consolidar su validación clínica. Su posterior implementación en el sistema hospitalario dependerá estrictamente de los resultados que arrojen las sucesivas etapas de investigación.
El alto impacto científico del desarrollo ya cosechó importantes distinciones en el ámbito académico, como el Premio CRIION-Frank de Investigación en Biomedicina y el galardón otorgado previamente por Merck-CONICET. La meta definitiva es clara: consolidar una oncología personalizada donde la información biológica individual dicte el camino exacto hacia el tratamiento más efectivo
