Herramienta de IA predice la no respuesta a terapia dirigida en cáncer colorrectal

El cáncer de intestino avanzado sigue siendo difícil de tratar, y muchos pacientes reciben terapias dirigidas que no les benefician, sino que incluso les causan daño. Los médicos necesitan métodos fiables para identificar a los pacientes con mayor probabilidad de responder al tratamiento antes de someterlos a regímenes tóxicos.

Investigadores han desarrollado un método de inteligencia artificial (IA) que estratifica a los pacientes que reciben bevacizumab para el cáncer colorrectal metastásico. Este método está diseñado para orientar a los pacientes hacia mejores opciones terapéuticas, alejándolos de tratamientos ineficaces.

El enfoque se centra en PhenMap, una herramienta de IA que integra características genómicas del tumor con variables clínicas como el sexo, la edad y la lateralidad del tumor para detectar patrones biológicos vinculados a la respuesta al tratamiento. PhenMap reduce las agrupaciones de subtipos generales a patrones más específicos y ubica a los pacientes en una escala continua.

Posteriormente, una segunda herramienta de IA convierte estos patrones en una puntuación de riesgo pronóstico. Los pacientes se clasifican en riesgo alto, moderado o bajo según la distribución de la puntuación.

En un estudio con 117 pacientes europeos tratados con bevacizumab y quimioterapia, el 10% con las puntuaciones más altas se clasificó como de alto riesgo, el 10% con las más bajas como de bajo riesgo y el resto como de riesgo moderado. Ninguno de los pacientes del grupo de alto riesgo respondió al tratamiento.

El complejo patrón de características que define a este grupo de alto riesgo podría servir como biomarcador para identificar a los pacientes que probablemente no respondan al tratamiento. El análisis también reveló que todos los pacientes portadores de una mutación BRAF pertenecían a la categoría de alto riesgo y presentaban malos resultados.

El bevacizumab fue aprobado en diciembre para el tratamiento del cáncer de intestino avanzado en el Servicio Nacional de Salud (NHS), pero solo beneficia a una minoría y puede causar efectos adversos graves, como hipertensión arterial, problemas gastrointestinales y coágulos sanguíneos.

Investigadores del Instituto de Investigación del Cáncer (ICR; Londres, Reino Unido) y de la Universidad de Medicina y Ciencias de la Salud RCSI (Dublín, Irlanda) planean validar el método en cohortes adicionales y desarrollarlo como prueba para un ensayo clínico prospectivo. También explorarán si este enfoque predice la respuesta a otras terapias dirigidas y si puede extenderse a otros tipos de cáncer. El estudio se publicó en Scientific Reports el 13 de abril de 2026.

“Nuestra investigación utiliza métodos avanzados de IA para recopilar grandes cantidades de datos complejos, lo que nos ayuda a detectar patrones que de otro modo serían imposibles de percibir para un ser humano y a descubrir las pistas ocultas en el tumor de un paciente. En nuestra investigación, hemos demostrado que esto nos permite identificar a los pacientes con menor probabilidad de responder al tratamiento con bevacizumab”, afirmó Anguraj Sadanandam, catedrático de Estratificación y Medicina de Precisión del Instituto de Investigación del Cáncer de Londres.

“Si bien estos hallazgos son alentadores, deberán validarse en una cohorte más amplia para garantizar su aplicabilidad a todos los pacientes. En el futuro, espero que este enfoque dé lugar a una prueba que los médicos puedan utilizar para asegurar que los pacientes reciban una atención personalizada con la mayor probabilidad de éxito contra su cáncer”, dijo el profesor Sadanandam.

"La IA ha revolucionado la investigación oncológica, permitiéndonos analizar rápidamente grandes y complejos conjuntos de datos y predecir cómo responderán los pacientes al tratamiento. Esta investigación es un claro ejemplo de cómo el ICR está aprovechando la IA para desarrollar terapias más inteligentes y menos agresivas, y administrarlas a los pacientes con mayor rapidez", declaró el profesor Kristian Helin, director ejecutivo del Instituto de Investigación Oncológica de Londres.

"Este enfoque también tiene el potencial de explorarse en muchos tipos de cáncer, y será interesante observar si el método puede predecir las respuestas a otras terapias dirigidas en diversos tipos de cáncer", dijo el profesor Helin.

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