En un avance significativo para la oncología, un equipo de científicos ha desarrollado una innovadora herramienta que combina principios de la biología evolutiva con inteligencia artificial (IA) para predecir la recurrencia del cáncer de próstata con más de una década de antelación. Esta metodología, basada en el análisis computacional de mediciones tumorales específicas, ofrece una precisión sin precedentes en la identificación del riesgo de recurrencia de la enfermedad, marcando un hito en el tratamiento personalizado del cáncer de próstata.
La nueva frontera de la oncología: IA y biología evolutiva
El estudio, publicado en la prestigiosa revista Nature Cancer, fue liderado por investigadores del Instituto de Investigación del Cáncer de Londres y la Fundación Royal Marsden del Servicio Nacional de Salud. El enfoque innovador de estos científicos combina la evaluación de la estructura espacial del tejido canceroso y la diversidad genética de las células tumorales mediante técnicas avanzadas de IA, proporcionando una visión detallada de la capacidad evolutiva del tumor.
Los investigadores utilizaron aprendizaje automático para analizar 1.923 muestras de tejido de 250 participantes en el ensayo clínico de radioterapia de intensidad modulada (IMRT). Paralelamente, aplicaron una técnica de IA especializada para realizar la clasificación de Gleason, un sistema que evalúa el grado de malignidad del tejido canceroso. Además, evaluaron las diferencias genéticas entre las células tumorales utilizando 642 muestras de 114 participantes en ensayos de radioterapia en The Royal Marsden. Esta combinación permitió obtener información integrada sobre la genómica y la morfología de las células, así como sobre los resultados de los pacientes a lo largo de más de una década.
Diversidad tumoral y capacidad de evolución
El equipo descubrió que la divergencia genética y la diversidad morfológica medidas a través de IA eran indicativas de la capacidad del tumor para evolucionar, lo que facilita su adaptación y supervivencia. Es decir, las diferencias entre las células en distintas áreas del tumor, resultó ser un fuerte predictor de recurrencia. De hecho, la combinación de estas dos mediciones identificó a un subgrupo de pacientes con una recurrencia de la enfermedad en la mitad del tiempo comparado con el resto de los pacientes.
El estudio sugiere que estas nuevas mediciones podrían ayudar a los médicos a clasificar a los pacientes según su riesgo de recurrencia del cáncer, permitiendo una personalización más precisa del tratamiento. Los pacientes con menor riesgo podrían ser tratados con terapias localizadas como la radioterapia o la cirugía, mientras que aquellos con mayor riesgo podrían recibir tratamientos adicionales para mejorar sus perspectivas a largo plazo.
Abordando la heterogeneidad del cáncer de próstata
Uno de los principales desafíos en el tratamiento del cáncer de próstata es su amplia heterogeneidad, lo que significa que hay diferencias significativas entre las células cancerosas, tanto dentro de cada tumor como entre pacientes. Además, el cáncer puede desarrollarse en múltiples sitios dentro de la próstata, complicando aún más la determinación de los mejores tratamientos.
Estudios anteriores han intentado predecir los resultados del cáncer de próstata utilizando mediciones tumorales, pero generalmente se basaron en un número limitado de muestras de pacientes y no consideraron la enfermedad en etapa avanzada. Este nuevo estudio se diferencia al centrarse en pacientes con esta enfermedad localmente avanzada y de alto riesgo, proporcionando una evaluación más integral y relevante para decisiones clínicas.
El siguiente paso para los investigadores es probar estas mediciones en un grupo más grande y diverso de pacientes, considerando también factores externos como los niveles hormonales. La validación de estos hallazgos en un entorno clínico más amplio podría revolucionar la forma en que se maneja el cáncer de próstata, mejorando significativamente la precisión en la predicción de la recurrencia y, en consecuencia, la efectividad de los tratamientos personalizados.
Declaraciones de los Investigadores
El Dr. George Cresswell, uno de los autores principales del estudio, expresó: “Nos complace haber descubierto nuevas mediciones que se pueden tomar a partir de biopsias estándar de cáncer de próstata para predecir el riesgo de recurrencia. Los médicos actualmente no tienen formas suficientemente específicas para medir qué pacientes tienen el mayor riesgo de que su cáncer regrese, lo que hace que se necesiten urgentemente nuevos métodos como el nuestro”.
Por su parte, el profesor David Dearnaley añadió: “Creemos que nuestros hallazgos permitirán identificar a los pacientes con cáncer localizado de alto riesgo que tienen más probabilidades de beneficiarse de un tratamiento temprano con medicamentos que prolonguen la vida. Hasta ahora, no hemos podido distinguir a los pacientes con mayor riesgo de recurrencia, pero nuestros nuevos análisis podrían cambiar esto”.
El profesor Andrea Sottoriva, coautor del estudio, destacó: “Es emocionante que hayamos tomado nuevas mediciones con interpretaciones evolutivas innovadoras. Además de producir mejores biomarcadores de pronóstico para el cáncer de próstata, nuestro estudio sirve como evidencia adicional del poder predictivo del paradigma de la biología evolutiva aplicado al cáncer”.
La combinación de inteligencia artificial y biología evolutiva en el estudio del cáncer de próstata representa una prometedora frontera en la oncología. Este enfoque no solo mejora nuestra capacidad para predecir la recurrencia del cáncer con más precisión, sino que también abre nuevas vías para el desarrollo de tratamientos personalizados que podrían salvar vidas. A medida que esta investigación se expanda y se valide en grupos más amplios de pacientes, es probable que marque un cambio significativo en la manera en que se abordan los cánceres complejos y heterogéneos como el de próstata.
