Los científicos han utilizado la inteligencia artificial para reconocer patrones en el cáncer de mama y han descubierto cinco nuevos tipos de la enfermedad, cada uno de los cuales corresponde a diferentes tratamientos personalizados.
Su estudio aplicó IA y aprendizaje automático a secuencias de genes y datos moleculares de tumores de mama, para revelar diferencias cruciales entre los cánceres que anteriormente se habían agrupado en un solo tipo.
El nuevo estudio, dirigido por un equipo del Instituto de Investigación del Cáncer de Londres, encontró que dos de los tipos tenían más probabilidades de responder a la inmunoterapia que otros, mientras que uno tenía más probabilidades de recaer con el tamoxifeno.
Los investigadores ahora están desarrollando pruebas para estos tipos de cáncer de mama que se utilizarán para seleccionar pacientes para diferentes medicamentos en ensayos clínicos, con el objetivo de hacer de la terapia personalizada una parte estándar del tratamiento.
Los investigadores anteriormente usaban IA de la misma manera para descubrir cinco tipos diferentes de cáncer de intestino y los oncólogos ahora están evaluando su aplicación en ensayos clínicos.
El objetivo es aplicar el algoritmo de IA a muchos tipos de cáncer, y proporcionar información para cada uno sobre su sensibilidad al tratamiento, las posibles vías de evolución y cómo combatir la resistencia a los medicamentos.
La nueva investigación, publicada hoy viernes en la revista cáncer de mama NPJ , no solo podría ayudar a seleccionar tratamientos para mujeres con cáncer de mama, sino también a identificar nuevos objetivos farmacológicos.
El Instituto de Investigación del Cáncer ICR, un instituto de caridad e investigación, financió el estudio en sí con sus propias donaciones caritativas.
La mayoría de los cánceres de mama se desarrollan en las células internas que recubren los conductos mamarios y son "alimentados" por las hormonas estrógeno o progesterona. Estos se clasifican como tumores "luminales A" y suelen tener las mejores tasas de curación.
Sin embargo, los pacientes dentro de estos grupos responden de manera muy diferente a los tratamientos estándar de atención, como el tamoxifeno, o tratamientos nuevos, necesarios si los pacientes recaen, como la inmunoterapia.
Los investigadores aplicaron el software informático entrenado por IA a una amplia gama de datos disponibles sobre la composición genética, molecular y celular de los tumores de mama de la luminal primaria A, junto con datos sobre la supervivencia del paciente.
Una vez capacitada, la IA pudo identificar cinco tipos diferentes de enfermedades con patrones particulares de respuesta al tratamiento.
Las mujeres con un tipo de cáncer etiquetado como 'inflamatorio' tenían células inmunes presentes en sus tumores y niveles altos de una proteína llamada PD-L1, lo que sugiere que es probable que respondan a las inmunoterapias.
Otro grupo de pacientes tenía tumores 'triple negativos', que no responden a los tratamientos hormonales estándar, pero varios indicadores sugieren que también podrían responder a la inmunoterapia.
Los pacientes con tumores que contenían un cambio específico en el cromosoma 8 tuvieron una peor supervivencia que otros grupos cuando fueron tratados con tamoxifeno y tendieron a recaer mucho antes, después de un promedio de 42 meses en comparación con los 83 meses en pacientes que tenían un tipo de tumor diferente quecontenía muchas células madre. Estos pacientes pueden beneficiarse de un tratamiento nuevo o adicional para retrasar o prevenir una recaída tardía.
Los marcadores identificados en este nuevo estudio no desafían la clasificación general del cáncer de mama, pero encuentran diferencias adicionales dentro de las subdivisiones actuales de la enfermedad, con importantes implicaciones para el tratamiento.
El uso de la IA para comprender la complejidad y la evolución del cáncer es una de las estrategias centrales que está siguiendo el ICR como parte de un programa de investigación pionero para combatir la capacidad de los cánceres para adaptarse y volverse resistentes a los medicamentos. El ICR está recaudando las £ 15 finalesmillones de una inversión de 75 millones de libras esterlinas en un nuevo Centro para el descubrimiento de fármacos contra el cáncer para albergar un programa mundial de terapias `` anti-evolución ''.
El líder del estudio, el Dr. Anguraj Sadanandam, líder del equipo en sistemas y medicina del cáncer de precisión en el Instituto de Investigación del Cáncer, Londres, dijo :
"Estamos en la cúspide de una revolución en la atención médica, ya que realmente nos familiarizamos con las posibilidades que la IA y el aprendizaje automático pueden abrir.
"Nuestro nuevo estudio ha demostrado que la IA es capaz de reconocer patrones en el cáncer de mama que están más allá del límite del ojo humano y señalarnos nuevas vías de tratamiento entre aquellos que han dejado de responder a las terapias hormonales estándar. La IA hacapacidad para ser utilizada mucho más ampliamente, y creemos que podremos aplicar esta técnica a todos los cánceres, incluso abriendo nuevas posibilidades de tratamiento en cánceres que actualmente no tienen opciones exitosas ".
La Dra. Maggie Cheang, pionera en la identificación de diferentes tipos de cáncer de mama y líder del equipo de ensayos clínicos de análisis genómico del Instituto de Investigación del Cáncer de Londres, dijo :
"Los médicos han utilizado la clasificación actual de los cánceres de mama como guía para el tratamiento durante años, pero es bastante burda y los pacientes que aparentemente tienen el mismo tipo de enfermedad a menudo responden de manera muy diferente a los medicamentos.
"Nuestro estudio ha utilizado algoritmos de inteligencia artificial para detectar patrones dentro de los cánceres de mama que el análisis humano había pasado por alto hasta ahora, y encontró tipos adicionales de la enfermedad que responden de formas muy particulares al tratamiento.
"Entre las interesantes implicaciones de esta investigación se encuentra su capacidad para seleccionar mujeres que podrían responder bien a la inmunoterapia, incluso cuando la clasificación amplia de su cáncer sugiere que estos tratamientos no funcionarían para ellas.
"La IA utilizada en nuestro estudio también podría usarse para descubrir nuevos medicamentos para las personas con mayor riesgo de recaída tardía, más allá de los 5 años, que es común en los cánceres de mama relacionados con el estrógeno y puede causar una ansiedad considerable en las pacientes".
Además de los fondos de caridad de ICR, el trabajo también fue apoyado por el Centro de Investigación Biomédica de NIHR en el Instituto de Investigación del Cáncer, Londres, y The Royal Marsden NHS Foundation Trust.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Instituto de Investigación del Cáncer . Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
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