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Inteligencia Artificial contra el cáncer

La investigación es una de las preocupaciones principales en la lucha contra los procesos oncológicos

 18:46  
Unos investigadores trabajan contra el cáncer.
Unos investigadores trabajan contra el cáncer. EFE

EP / MADRID Una de las enfermedades que más preocupan a los ciudadanos en la actualidad es el cáncer. Según la Organización Mundial de la Salud, el cáncer es una de las principales causas de muerte en todo el mundo. En el año 2008 causó 7,6 millones de defunciones, lo que supone un 13 por ciento del total de la población.

Además, se prevé que las muertes por cáncer sigan aumentando en todo el mundo y alcancen la cifra de 13,1 millones en el año 2030. Sin embargo, pese al panorama desalentador que ofrecen estos datos, el avance en las investigaciones sobre su origen y sobre los tratamientos oncológicos adecuados que se están llevando a cabo en los últimos años puede ayudar a que estas cifras disminuyan.

Por ello, dado que no hay por el momento una cura contra el cáncer, es necesario que la investigación siga siendo una de las preocupaciones primordiales para las administraciones y los gobiernos. En España, empresas y compañías de investigación contra el cáncer ayudan a que estas investigaciones sigan adelante.

Es el caso de la multinacional de Tecnologías de la Información Indra junto a las empresas biomédicas Althia y Lorgen y a diversos Organismos Públicos de Investigación. Juntos están desarrollando el Proyecto TradionP, un sistema experto que a través de técnicas de inteligencia artificial facilite el modelado de enfermedades oncológicas y la selección de terapias específicas para cada enfermo.

El objetivo final es la creación de un estándar de gestión integral del paciente oncológico para guiar la terapia multimodal -cirugía, radioterapia y quimioterapia- de forma personalizada y eficaz. Así, se pretende mejorar a través de las nuevas tecnologías el desarrollo de nuevos métodos de diagnóstico predictivos más precisos y objetivos dirigidos a determinar qué terapias son las más efectivas para cada paciente, y en consecuencia, también el desarrollo de nuevas modalidades de tratamientos.

La principal novedad de TradionP es su capacidad para agregar diferentes tipos de información sobre pacientes individuales y reconocer patrones comunes para ofrecer una predicción objetiva, precisa y eficaz de respuesta y evolución del tumor. Pretende ser una herramienta de apoyo para oncólogos en la identificación de un tumor determinado, con un elevado grado de certeza, y conocer las características biológicas de agresividad y posible resistencia a determinados fármacos y terapias. Además de buscar el incremento de la eficacia de las terapias, se persigue mejorar la calidad de vida de los pacientes.

El proyecto se inició en 2010 con una duración de tres años y en estos momentos se encuentra en su segundo año de desarrollo, donde ya se ha definido y consensuado la información necesaria que debe recoger el sistema experto para establecer los flujos de información. Este estudio abarca a 1.000 pacientes oncológicos andaluces con cáncer de mama, colon-recto y pulmón, de los cuales la mitad fueron tratados con terapias biológicas. En la actualidad ya se ha creado una base de datos con la información de los pacientes seleccionados que integra parámetros clínicos y morfológicos, historial familiar del paciente, imágenes radiológicas, biomarcadores y secuencias genéticas.

El entorno de desarrollo del software de TradionP está instalado en el Centro de Excelencia en Salud Avanzada de Indra en Sevilla mientras que el entorno de producción, al que acceden los OPI's, se encuentra instalado en la Escuela Andaluza de Salud Pública. Althia, por otro lado, asume la coordinación científica del proyecto desde el centro de genómica Genyo, donde se ha instalado el entorno de trabajo.

La Inteligencia artificial como aliada

En el proyecto TradionP la inteligencia artificial ofrece un abanico de herramientas matemáticas que permiten seleccionar variables y utilizarlas en ecuaciones, de forma que sean capaces de distinguir entre clases, asegura el asesor científico de Althia y Vice Chairman del Departamento de Patología de la Universidad de Yale, José Costa. Cuando estas variables son medidas sobre los genes o sobre las patologías de los individuos, y las clases son el pronóstico de la enfermedad o la respuesta a un fármaco, se consigue un predictor clínico.

A través de una aplicación diseñada para modelar la enfermedad se incorporan las técnicas de predicción, entrenadas específicamente para distinguir, en una determinada enfermedad, qué tipo de progresión tendrá un paciente y tomar la decisión terapéutica correspondiente.

"Se trata de un estudio retrospectivo que compara pacientes que fueron tratados con terapias diana frente a pacientes con las mismas características, pero tratados convencionalmente. Por consiguiente TradionP no tiene influencia sobre el pasado, pero sin duda las herramientas de gestión que obtengamos mejorarán la eficacia de los tratamientos", explica Costa.

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