Investigadores de la Universidad Nacional de Australia (ANU) han desarrollado una nueva herramienta de inteligencia artificial (IA) que puede ayudar a seleccionar el tratamiento más adecuado para los pacientes con cáncer.
DeepPT, desarrollado en colaboración con científicos del Instituto Nacional del Cáncer en Estados Unidos y la compañía farmacéutica Pangea Biomed, funciona prediciendo el perfil de ARN mensajero (ARNm) de un paciente. Este ARNm, esencial para la producción de proteínas, también es la información molecular clave para la medicina personalizada del cáncer.
Según el autor principal, el Dr. Danh-Tai Hoang de la ANU, cuando se combina con una segunda herramienta llamada ENLIGHT, se descubrió que DeepPT predecía con éxito la respuesta de un paciente a las terapias contra el cáncer en múltiples tipos de cáncer.
“Sabemos que seleccionar un tratamiento adecuado para los pacientes con cáncer puede ser fundamental para los resultados de los pacientes”, dijo el Dr. Hoang.
“DeepPT fue entrenado con más de 5.500 pacientes en 16 tipos de cáncer prevalentes, incluidos los cánceres de mama, pulmón, cabeza y cuello, cérvix y páncreas.
“Vimos una mejora en la tasa de respuesta de los pacientes del 33,3 por ciento sin usar nuestro modelo al 46,5 por ciento con el uso de nuestro modelo”.
DeepPT se basa en trabajos anteriores de los mismos investigadores de la ANU para desarrollar una herramienta para ayudar a clasificar los tumores cerebrales.
Ambas herramientas de IA se basan en imágenes microscópicas de tejido de pacientes llamadas imágenes de histopatología, lo que también proporciona otro beneficio clave para los pacientes.
“Esto reduce los retrasos en el procesamiento de datos moleculares complejos, que pueden llevar semanas”, dijo el Dr. Hoang.
“Cualquier tipo de retraso, obviamente, representa un verdadero desafío cuando se trata de pacientes con tumores de alto grado que pueden necesitar tratamiento inmediato.
“En contraste, las imágenes de histopatología están disponibles de forma rutinaria, son rentables y oportunas”.
El estudio ha sido publicado en Nature Cancer.
Revista
Nature Cancer
Método de investigación
Simulación/modelado computacional
Título del artículo
Un marco de aprendizaje profundo para predecir la respuesta al tratamiento del cáncer a partir de imágenes de histopatología a través de la transcriptómica imputada
Fecha de publicación del artículo
3-Jul-2024
Declaración de COI
D.-T.H., E.A.S., E.R., G.D., R.A. y T.B. figuran como inventores en una patente (solicitud n.º 63/349,829, Estados Unidos, 2022) presentada sobre la base de la metodología descrita en este estudio. G.D., D.S.B., E.E., T.B. y R.A. son empleados de Pangea Biomed. E.R. es cofundador de Medaware, Metabomed y Pangea Biomed (desinvertido de esta última). E.R. actúa como consultor científico no remunerado de Pangea Biomed en virtud de un acuerdo de colaboración entre Pangea Biomed y el NCI. Los demás autores declaran no tener ningún interés en conflicto.
