Herramienta de IA predice la respuesta de pacientes con cáncer a la inmunoterapia

El modelo de aprendizaje automático, denominado puntuación de respuesta a inmunoterapia basada en regresión logística (LORIS, por sus siglas en inglés), fue desarrollado por científicos del Instituto Nacional del Cáncer (Bethesda, MD, EUA). Su objetivo es ayudar a los médicos a determinar la eficacia de los medicamentos de inmunoterapia para el tratamiento del cáncer de un paciente. El modelo de IA basa sus predicciones en cinco características clínicas recopiladas habitualmente de los pacientes: edad, tipo de cáncer, historial de terapia sistémica, nivel de albúmina en sangre y proporción de neutrófilos a linfocitos en sangre, un indicador de inflamación. El modelo también considera la carga mutacional del tumor, evaluada mediante paneles de secuenciación.

Este modelo se construyó y validó utilizando datos de múltiples conjuntos de datos independientes que comprenden 2881 pacientes tratados con inhibidores de puntos de control inmunológico en 18 tipos de tumores sólidos. El modelo predijo con precisión tanto la probabilidad de que un paciente respondiera a un inhibidor de puntos de control inmunológico como su tiempo de supervivencia general, incluido el período anterior a la recurrencia de la enfermedad. Sorprendentemente, el modelo también identificó pacientes con baja carga mutacional tumoral que aún podrían beneficiarse de la inmunoterapia. Los hallazgos del estudio se publicaron en la revista Nature Cancer el 3 de junio de 2024. Los investigadores enfatizaron la necesidad de realizar estudios prospectivos más amplios para validar aún más el modelo de IA en entornos clínicos y hacerlo accesible al público.

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LORIS