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Un nuevo test podría tardar menos de dos días en predecir qué combinaciones de fármacos podrían funcionar para los pacientes con cáncer, según sugiere un nuevo estudio.
La técnica de vanguardia utiliza la inteligencia artificial (IA) para analizar los datos de las muestras tumorales y puede estimar con mayor precisión la respuesta de un paciente a la medicación de lo que es posible en la actualidad.
La prueba puede realizarse en un plazo de 24 a 48 horas y la rapidez con la que se lleva a cabo permite ayudar a los médicos a decidir cuál es el mejor tratamiento.
Con un tiempo de respuesta rápido de menos de dos días, la prueba tiene el potencial de guiar a los médicos en sus juicios sobre qué tratamientos tienen más probabilidades de beneficiar a los pacientes de cáncer individuales
Profesor Udai Banerji
Los investigadores creen que la tecnología podría ser crucial para superar la evolución del cáncer y la resistencia a los tratamientos, al permitir a los médicos analizar cómo funcionan los fármacos en combinación.
Aunque el análisis genético de los tumores puede revelar las mutaciones que alimentan el crecimiento del cáncer -algunas de las cuales pueden ser objeto de tratamiento-, esta información por sí sola no proporciona predicciones suficientemente precisas para seleccionar combinaciones de fármacos.
El director del estudio, Udai Banerji, catedrático de Farmacología Molecular del Cáncer en el Instituto de Investigación del Cáncer de Londres (ICR), dijo: “Nuestro ensayo proporciona una prueba de concepto sobre el uso de la IA para analizar los cambios en la forma en que fluye la información dentro de las células cancerosas y hacer predicciones sobre cómo es probable que los tumores respondan a las combinaciones de fármacos”.
“Con un tiempo de respuesta rápido de menos de dos días, la prueba tiene el potencial de guiar a los médicos en sus juicios sobre qué tratamientos tienen más probabilidades de beneficiar a los pacientes de cáncer individuales.
“Es un paso importante para avanzar desde nuestro enfoque actual en el uso de mutaciones genéticas para predecir la respuesta.
“Nuestros hallazgos muestran que nuestro enfoque innovador es factible, y hace predicciones más precisas que el análisis genético para los pacientes con cáncer de pulmón de células no pequeñas”.
Los científicos del ICR probaron la nueva técnica en células cancerosas individuales en el laboratorio y en células tumorales extraídas del líquido pulmonar de personas con cáncer de pulmón.
Utilizaron un algoritmo para predecir la sensibilidad de las células a determinados fármacos contra el cáncer, y descubrieron que la técnica podía predecir las respuestas individuales a los fármacos con más precisión que las características genéticas.
A continuación, los investigadores utilizaron el mismo enfoque para predecir la sensibilidad a las combinaciones de fármacos, utilizando 21 combinaciones diferentes de dos fármacos.
De las 252 combinaciones de fármacos totales, 128 mostraron algún nivel de sinergia, lo que significa que su efecto combinado superó el efecto de cada fármaco sumado.
De éstas, la prueba de IA identificó correctamente las cinco primeras combinaciones clasificadas el 57% de las veces y las 10 primeras combinaciones clasificadas el 83% de las veces.
Los investigadores pudieron confirmar la eficacia de combinaciones previamente prometedoras, así como identificar posibles nuevas combinaciones.
Por lo tanto, sugieren que se trata del primer prototipo de prueba que puede ofrecer predicciones personalizadas sobre qué combinaciones de fármacos es probable que funcionen en diferentes individuos.
Su estudio se publica en la revista Molecular Cancer Therapeutics y fue financiado por el Instituto Nacional de Investigación Sanitaria, Wellcome, Cancer Research UK y el ICR.
El nuevo estudio establece una prueba de concepto, pero se necesitan más ensayos antes de que pueda utilizarse en pacientes.
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