Nuevo método que combina nanoinformática y inteligencia artificial abre el camino para pruebas de detección de cáncer en sangre

Los métodos actuales de diagnóstico del cáncer a menudo se quedan cortos en términos de precisión y eficiencia. Las técnicas tradicionales, como las exploraciones por imágenes y las biopsias de tejido, son invasivas, costosas y requieren mucho tiempo. Estos métodos pueden provocar retrasos en el tratamiento y posibles diagnósticos erróneos, ya que es posible que no capturen completamente la naturaleza dinámica de la progresión del cáncer ni proporcionen información detallada sobre la enfermedad a nivel celular. Como resultado, los pacientes podrían enfrentar diagnósticos retrasados, resultados de tratamiento no óptimos y un mayor estrés psicológico. Estos desafíos subrayan la necesidad crítica de herramientas de diagnóstico más efectivas y no invasivas. Ahora, un nuevo método prometedor combina la nanoinformática y el aprendizaje automático para predecir el comportamiento de las células cancerosas con gran precisión. Este enfoque innovador podría potencialmente transformar la forma en que se diagnostica y trata el cáncer al permitir la identificación rápida de diferentes subpoblaciones de células cancerosas en función de sus comportamientos biológicos.

Este novedoso método presentado en un estudio reciente de la Universidad Hebrea de Jerusalén combina nanoinformática y aprendizaje automático para predecir con precisión el comportamiento de las células cancerosas. Este método facilita la identificación de subpoblaciones celulares con características únicas, como niveles variables de sensibilidad a los fármacos y potencial de metástasis. Este avance podría revolucionar el diagnóstico y el tratamiento del cáncer, promoviendo la medicina personalizada al permitir pruebas rápidas y precisas del comportamiento de las células cancerosas directamente a partir de biopsias de pacientes. Esto también podría conducir al desarrollo de nuevas pruebas clínicas para controlar la progresión de la enfermedad y la eficacia del tratamiento.

El estudio comenzó exponiendo las células cancerosas a partículas de diferentes tamaños, cada una marcada con un color distinto. Luego, los investigadores midieron la cantidad exacta de partículas ingeridas por cada célula. Utilizando algoritmos de aprendizaje automático, analizaron estos patrones de absorción de partículas para predecir comportamientos cruciales de las células, como su sensibilidad a los fármacos y su potencial para metastatizar. Este importante descubrimiento podría allanar el camino para avances en el diagnóstico y tratamiento del cáncer, permitiendo la identificación de distintas subpoblaciones de células cancerosas mediante pruebas sencillas y oportunas. Esta investigación sienta las bases para el desarrollo de nuevas pruebas clínicas que podrían mejorar notablemente la atención al paciente.

"Nuestro método es novedoso en su capacidad para distinguir entre células cancerosas que parecen idénticas pero se comportan de manera diferente a nivel biológico", dijo el estudiante de doctorado Yoel Goldstein, quien dirigió el estudio, que se publicó en Science Advances el 29 de mayo de 2024. "Esta precisión se logra mediante el análisis algorítmico de cómo las células absorben las micro y nanopartículas. Ser capaz de recopilar y analizar nuevos tipos de datos abre nuevas posibilidades para el campo, con el potencial de revolucionar el tratamiento clínico y el diagnóstico mediante el desarrollo de nuevas herramientas".

"Este descubrimiento nos permite utilizar potencialmente células de biopsias de pacientes para predecir rápidamente la progresión de la enfermedad o la resistencia a la quimioterapia", afirmó la profesora Ofra Benny de la Facultad de Farmacia de la Facultad de Medicina. "También podría conducir al desarrollo de análisis de sangre innovadores que evalúen, por ejemplo, la eficacia de tratamientos de inmunoterapia dirigidos".

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