Se busca a 300 mujeres con cáncer avanzado para crear 'gemelas digitales' que ayuden a curar a futuras pacientes

  • Las ‘gemelas digitales’ son modelos computacionales de mujeres con cáncer de mama, pulmón o colon. 
  • Se construyen a partir de datos biomédicos y de comportamiento de las pacientes, y con inteligencia artificial.
  • Estos modelos ayudarán “a predecir el curso de la enfermedad" y a evaluar de forma personalizada la eficacia de los tratamientos”, dice el investigador del CNIO Miguel Quintela.
Un nuevo método de inteligencia artificial predice el riesgo futuro de cáncer de mama
Prueba de diagnóstico de cáncer de mama
HM DELFOS - Archivo
Un nuevo método de inteligencia artificial predice el riesgo futuro de cáncer de mama

El Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas (CNIO), una decena de hospitales y universidades, y la Fundación CRIS contra el cáncer están buscando 300 mujeres voluntarias con cáncer avanzado en toda España para desarrollar sus "gemelas digitales", unos modelos computacionales construidos a su imagen y semejanza.

Estas simulaciones servirán para que, en el futuro, las mujeres con cáncer dispongan de modelos predictivos que ayuden a anticipar el curso de su enfermedad, evaluar qué tratamientos es más probable que funcionen e incluso orientar los hábitos de la paciente de manera que favorezcan su terapia.

El de "gemelas digitales" es uno de los proyectos más ambiciosos de medicina personalizada en España. 

Liderado por el Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas (CNIO), participan además nueve hospitales, dos universidades y la Fundación CRIS contra el cáncer. Cuenta con 2,5 millones de euros de financiación para los próximos tres años.

Las pacientes participantes no variarán sus tratamientos actuales en función de los resultados del estudio, pero contribuirán de manera muy valiosa a que futras pacientes puedan beneficiarse de estos modelos predictivos, de estas gemelas digitales.

Quién puede participar y cómo apuntarse

Las participantes deben ser mujeres adultas con diagnóstico confirmado de cáncer sólido que requiere tratamiento de primera línea, y que no hayan recibido tratamiento previo para metástasis. Entre otros requisitos, su cáncer debe estar en estadio tumoral avanzado sin posibilidad de tratamiento curativo.

Los modelos buscan reproducir de la manera más fidedigna posible tanto el funcionamiento fisiológico del organismo de la paciente -incluidas las características de su cáncer a nivel molecular- como su comportamiento, reflejado en sus hábitos, dieta y estados de ánimo.

De esta manera será posible, por ejemplo, recurrir a las gemelas para probar fármacos o terapias de manera virtual. Esto dará pistas sobre cómo responderá cada mujer, y ayudará a detectar más rápido que ahora cuándo una determinada estrategia terapéutica no está funcionando.

Como explica Miguel Quintela, jefe de la Unidad de Investigación Clínica en Cáncer de Mama del CNIO, las "gemelas digitales" ayudarán a “predecir el curso de la enfermedad de cada paciente, evaluar de forma personalizada si van a funcionar los tratamientos y valorar la mejor manera de tratarla”.

El estudio requiere la recogida y análisis por inteligencia artificial de los datos de las pacientes, para comprender mejor las causas de su enfermedad y cómo se desarrolla, así como para diseñar estrategias que mejoren el seguimiento y el tratamiento de los tumores. 

En los próximos meses se monitorizará de manera remota a las participantes. Se usarán dispositivos corporales portátiles –'wearables'–, como pulseras digitales que registrarán el pulso, la concentración de oxígeno en sangre y la actividad física, entre otras variables. 

También se tendrá en cuenta la huella digital: la actividad en redes sociales y el uso del móvil en general, además de las emociones y declaración sobre calidad de vida. 

Se añadirá a todo ello el análisis detallado de genes (genómica); proteínas (proteómica); actividad metabólica; microbioma; más los datos de la historia clínica. Se trata, en definitiva, de entender a las pacientes “como un sistema multidimensional”, afirma Quintela. 

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