Un equipo interdisciplinario de la UBA y el CONICET está desarrollando un sistema de inteligencia artificial (IA) capaz de anticipar la respuesta de cada paciente oncológico a distintos tratamientos, evitando meses de incertidumbre y reduciendo efectos adversos. Así lo explicó el bioquímico Matías Pibuel en diálogo con medios.
El sistema analiza muestras biológicas para generar una “huella molecular” de cada tumor y, a partir de la correlación con datos clínicos previos, predice si un tratamiento funcionará o no. “Actualmente, la elección de la terapia es empírica: se administran rondas de quimioterapia y se espera a ver la respuesta. Nuestra IA busca anticipar eso y evitar tratamientos inútiles”, detalló Pibuel.
Hasta ahora, las pruebas se realizaron en modelos preclínicos, es decir, en líneas celulares comerciales. “Procesamos la muestra, generamos datos complejos y creamos una especie de ‘huella’ celular. Con suficientes casos, podemos predecir la respuesta al tratamiento”, explicó el investigador.
El siguiente paso es aplicar la metodología con muestras reales de pacientes, especialmente de tumores del sistema nervioso central, provenientes del Hospital Garrahan. El procesamiento combina datos obtenidos mediante espectrometría de masas con la evolución clínica de los pacientes. Según Pibuel, esto permitiría reducir de tres a un mes el tiempo necesario para saber si un tratamiento funciona, ahorrando tiempo crucial para la vida del paciente y evitando tratamientos inútiles y efectos secundarios.
El desarrollo está liderado por un equipo interdisciplinario que incluye a Silvina Lombardía, Martín Ledesma y otros colaboradores. El software específico que crearon no es una IA autogenerativa común, sino un programa diseñado para procesar grandes volúmenes de datos biomédicos y correlacionarlos con resultados clínicos: clasifica la respuesta a la terapia como sensible o resistente.
Pibuel destacó que los médicos del Garrahan muestran entusiasmo y apertura hacia la innovación, mientras que los pacientes, aunque con reacciones variables, valoran la posibilidad de evitar meses de tratamientos innecesarios.
Aunque el enfoque actual está en tumores pediátricos del sistema nervioso central, como glioblastomas y leucemias, el equipo proyecta extender el uso a otros tipos de cáncer y tratamientos, incluyendo quimioterapia y terapias biológicas. La idea nació de estudios previos sobre el efecto de un fármaco llamado 4MU, donde detectaron perfiles moleculares que distinguían células sensibles de resistentes, lo que inspiró el traslado del método a la clínica.
Pibuel aclaró que la fase clínica requiere tiempo y muchas muestras. Actualmente reciben dos o tres por semana, y la IA necesita suficientes casos para generar predicciones confiables. Calculan que este proceso llevará al menos dos años más, aunque la metodología podría aplicarse a tumores más frecuentes en el futuro, acelerando la acumulación de datos.
El investigador subrayó la importancia del trabajo interdisciplinario, la colaboración con bioinformáticos y la integración de la IA para manejar datos que de otra manera serían imposibles de procesar. “Todo avance biomédico significativo hoy depende de herramientas informáticas sofisticadas. Esta IA seguirá perfeccionándose con el tiempo”, agregó.
La iniciativa busca colocar a la investigación biomédica argentina a la vanguardia en el uso de inteligencia artificial en salud, con un claro objetivo: mejorar el pronóstico y la calidad de vida de los pacientes con cáncer, anticipando la respuesta a los tratamientos y evitando intervenciones innecesarias.
Fuente: Medios
