Uso de Inteligencia Artificial para anticipar recaídas en pacientes oncológicos

El clúster tecnológico onTech Innovation ha realizado importantes progresos en la utilización de la Inteligencia Artificial (IA) para analizar muestras de pacientes con cáncer, destacando especialmente en leucemia mieloide aguda, una variante severa de cáncer en la sangre.

Este lunes, onTech Innovation comunicó mediante un comunicado de prensa que, a través del proyecto IA4MRD, ‘ya es posible mejorar la detección de enfermedad mínima residual mediante IA, lo que supone un gran avance en la personalización del seguimiento clínico de los pacientes’.

Este proyecto ha sido posible gracias a la colaboración de entidades como Altum, Cenit, Bimaxpro y la Universidad de Sevilla, contando con el apoyo del Ministerio de Industria y Turismo. Se ha activado la primera etapa de las tres previstas para el desarrollo completo del proyecto.

Desde onTech Innovation, con base en Granada, se ha desarrollado una plataforma digital y varios modelos predictivos que perfeccionan la detección de células cancerosas residuales post tratamiento.

Además, se ha creado una herramienta digital que permite ‘gestionar en un entorno de laboratorio con precisión todo el proceso de análisis de muestras’: desde la extracción hasta el análisis definitivo. Esto contribuye a una mayor eficiencia y seguridad en las decisiones médicas, permitiendo a los profesionales actuar ‘más rápido y con mayor fiabilidad’.

Simultáneamente, se han desarrollado y validado tres modelos de inteligencia artificial que ‘aumentan la fiabilidad en el análisis genético de las muestras’, usando la tecnología IonTorrent, ampliamente empleada en hospitales. Se analizaron más de 450 muestras de pacientes con leucemia, identificando más de 300 marcadores tumorales diferentes.

Estos avances son cruciales para la detección precoz de recaídas, esencial para personalizar los tratamientos y mejorar las tasas de éxito. Además, abren la posibilidad de extender esta tecnología a otros tipos de cáncer, marcando un avance significativo hacia ‘una medicina más personalizada y precisa’.