Inteligencia artificial para actuar más eficazmente contra el mieloma múltiple

El grupo investigador de Hematología Computacional y Genómica (GrHeCo-Gen) del IDIS ha recibido el Premio Fundación Centro Oncológico de Galicia ‘José Antonio Quiroga y Piñeyro’ de la Real Academia de Medicina de Galicia, dotado con 9.000 euros. El galardón reconoce un estudio que aborda la mejora del tratamiento del mieloma múltiple mediante modelos de aprendizaje basados en datos clínicos y genéticos de los pacientes.

Aunque existen diferentes pronósticos, el mieloma múltiple sigue siendo en la mayoría de casos una enfermedad incurable con una evolución clínica diversa que todavía cuenta con un amplio margen de mejora. 

El trabajo galardonado se titula “Predicción de la supervivencia y optimización del tratamiento de pacientes con mieloma múltiple mediante modelos de aprendizaje automático basados en datos clínicos y de expresión genética”. En la investigación se analizaron parámetros como la edad de los pacientes y los genes para comprobar cómo avanzaría la enfermedad en cada persona.

Aplicaron algoritmos de aprendizaje automático a los datos clínicos y genéticos recopilados para predecir el pronóstico de la enfermedad. El líder del grupo, Adrián Mosquera, explica que “creamos un modelo de bosques aleatorios de 50 variables que podía predecir la supervivencia global con una alta concordancia entre los conjuntos de entrenamiento y validación”. Entre las variables analizadas incluyeron edad del paciente, estadio ISS, B2-microglobulina sérica, tratamiento de primera línea y expresión de 46 genes.

Se comprobó que los individuos tratados con la combinación de fármacos que habían predicho tenían significativamente menos probabilidades de fracasar al tratamiento que los pacientes tratados con otros medicamentos. 

Mosquera ha agradecido el reconocimiento a su grupo de trabajo: “Es un aval por parte de la comunidad científica de que la línea en la que trabajamos es acertada y genera interés entre el resto de investigadores; este premio nos empuja a seguir investigando en la mejora de las terapias, vinculando las necesidades clínicas de los pacientes con las tecnologías, principalmente la genómica y la inteligencia artificial”, asegura.

El grupo de Hematología Computacional y Genómica del IDIS trabaja en nuevas líneas de investigación aplicando estos mismos modelos predictivos que ya desarrollan en proyectos internacionales. “Queremos calibrar este tipo de modelos e introducir una nueva variable genómica para intentar perfilar qué pacientes tienen la mayor necesidad de recibir tratamiento con, por ejemplo, inmunoterapia”, señala el investigador. “Este estudio demuestra que podemos llegar a precisar una estrategia terapéutica óptima que testamos en estudio clínicos y terapias más novedosas, empleando nuevos datos y estudios clínicos”.