La inteligencia artificial predice la supervivencia en el cáncer gástrico
Establece 4 subtipos moleculares con valor pronóstico y predice la respuesta a la quimio- e inmunoterapia
Un equipo internacional de investigadores ha utilizado un algoritmo basado en la técnica de Machine Learning para identificar la firma genómica del cáncer gástrico. Ésta estaría compuesta por 32 genes, como se desprende del análisis de tumores de 567 pacientes. A través de ella los científicos han conseguido establecer 4 subtipos moleculares con los que es posible predecir la supervivencia a los 5 años. Estos subtipos son también predictivos de la respuesta tanto al 5-fluorouracilo y al platino tras la cirugía, como a los inhibidores de los check-points inmunológicos en pacientes con enfermedad metastásica o recurrente.
Tae Hyun Hwang, investigador en el Departamento de Inmunología de la Clínica Mayo y co-director del estudio, afirma que el perfilado genómico es esencial para evitar que los pacientes reciban terapias potencialmente tóxicas de las que van a obtener poco beneficio. Aunque algunos estudios previos ya habían examinado los patrones genómicos en el cáncer gástrico, sus mutaciones todavía no habían sido sometidas a análisis funcional. El algoritmo utilizado (NTriPath) había sido previamente desarrollado por el mismo equipo para integrar mutaciones somáticas en todos los tipos de cáncer con redes de interacción genética y vías de señalización molecular. Su aplicación en el cáncer gástrico ha identificado rasgos característicos y con valor clínico, validados en 3 conjuntos de datos diferentes. Los investigadores están ahora trabajando para mantener el valor pronóstico del algoritmo utilizando un menor número de biomarcadores, a fin de facilitar su integración en la práctica clínica.
Fuente: IM Médico 25-02-2022
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