Nueva herramienta utiliza aprendizaje profundo para terapia de precisión contra cáncer

Los médicos tienen dificultades para explorar el creciente número de opciones y determinar qué tratamiento aportará el mayor beneficio. Para abordar esta complejidad, los investigadores han desarrollado una nueva herramienta de inteligencia artificial (IA) que integra diversas fuentes de datos y guía decisiones terapéuticas más precisas y personalizadas.

A diferencia de los métodos tradicionales, Flexynesis, el kit de herramientas basado en IA desarrollado por investigadores del Centro Max Delbrück (Berlín, Alemania), combina redes neuronales profundas con análisis de datos multimodales, incluyendo conjuntos de datos multiómicos, imágenes médicas y texto clínico. Al procesar simultáneamente esta variedad de datos, el sistema permite a los médicos mejorar el diagnóstico, el pronóstico y las estrategias de tratamiento para múltiples tipos de cáncer.

Flexynesis se diseñó como un conjunto de herramientas flexible y accesible, compatible con plataformas como PyPI, Guix, Docker, Bioconda y Galaxy. Los investigadores validaron su eficacia mediante proyectos translacionales con médicos, identificando biomarcadores que se alinean con los resultados de las enfermedades. El estudio, publicado en Nature Communications, destaca su versatilidad para responder a diversas preguntas clínicas, desde la identificación de tipos de tumores hasta la predicción de la eficacia de los fármacos y la supervivencia.

La herramienta puede identificar biomarcadores adecuados, mejorar la clasificación de subtipos de cáncer e incluso localizar el tumor primario cuando existen metástasis de origen desconocido. Su diseño la convierte en un valioso complemento para herramientas de IA existentes como Onconaut, ofreciendo una mayor capacidad de integración multimodal. Si bien su uso clínico generalizado está limitado por la disponibilidad de datos multiómicos, su creciente adopción en los comités sobre tumores de los hospitales y programas de investigación sugiere que esta barrera podría superarse pronto.

"Hasta ahora, herramientas comparables han sido a menudo difíciles de usar o solo útiles para responder a ciertas preguntas", afirmó la Dra. Altuna Akalin, autora principal del estudio. "Flexynesis, en cambio, puede responder a varias preguntas médicas simultáneamente: por ejemplo, qué tipo de cáncer se trata, qué medicamentos son especialmente eficaces en este caso y cómo afectarán estos a las probabilidades de supervivencia del paciente".

Enlaces relacionados:
Centro Max Delbrück