Un equipo del Instituto Universitario Valenciano de Investigación en Inteligencia Artificial (VRAIN) y del Instituto Interuniversitario de Investigación de Reconocimiento Molecular y Desarrollo Tecnológico (IDM) de la Universitat Politècnica de València (UPV), junto a la Fundación de Investigación del Hospital General de Valencia, está desarrollando una herramienta de inteligencia artificial que combina imágenes y datos clínicos para reducir los falsos negativos en las biopsias líquidas utilizadas para personalizar los tratamientos en pacientes oncológicos.
En esta nueva herramienta, desarrollada dentro del proyecto PREDICTF, se entrenarán diferentes modelos de aprendizaje automático y se seleccionará el que proporcione mejores resultados. Su objetivo es detectar a tiempo muestras no informativas que permitan iniciar tratamientos precisos basados en las características de cada tumor.
Una técnica menos invasiva para el seguimiento del cáncer
La biopsia líquida es una técnica poco invasiva utilizada en diferentes ámbitos médicos, especialmente en oncología, que consiste en analizar muestras de fluidos biológicos, principalmente sangre, para detectar fragmentos genéticos o células liberadas por el tumor. Esta información resulta clave para personalizar y orientar el tratamiento de cada paciente.
Aunque la biopsia sólida, que requiere la extracción de tejido tumoral mediante cirugía o técnicas invasivas, continúa siendo el método más preciso para el diagnóstico del cáncer, presenta mayores riesgos y no puede repetirse de forma continuada para evaluar la evolución del tumor. En este contexto, la biopsia líquida se ha convertido en una alternativa o complemento que permite realizar un seguimiento constante de la enfermedad en tiempo real.
Sin embargo, cuando una biopsia líquida no detecta alteraciones, no siempre es posible determinar si el resultado negativo se debe a la ausencia de ADN tumoral suficiente en circulación o a que realmente no existen alteraciones moleculares.
La inteligencia artificial ayudará a evitar falsos negativos
La nueva herramienta de inteligencia artificial permitirá identificar de forma temprana aquellas muestras que no contienen suficiente carga biológica para ofrecer un resultado fiable, evitando así diagnósticos erróneos.
Para ello, el proyecto propone un sistema de aprendizaje automático capaz de estimar con precisión el porcentaje de ADN tumoral libre en circulación. De este modo, los profesionales sanitarios podrán identificar las muestras no informativas y decidir si es necesario recurrir a otras pruebas diagnósticas.
Además de mejorar la fiabilidad de los resultados, esta tecnología permitirá optimizar los recursos del sistema sanitario. Actualmente, las biopsias líquidas implican un coste considerable en personal y reactivos, y una parte de ellas no obtiene suficiente material genético para un análisis concluyente, lo que genera retrasos y gastos adicionales.
La herramienta aportará tres beneficios principales: una asignación más eficiente de las pruebas diagnósticas, una reducción de las segundas pruebas innecesarias y una mayor agilidad clínica al disminuir los tiempos de espera hasta el diagnóstico y el inicio del tratamiento.
El investigador principal del proyecto del grupo PROS de VRAIN-UPV, Óscar Pastor, ha destacado que «la implementación de este proyecto representa una oportunidad para mejorar diversos aspectos del sistema de salud en el contexto oncológico». Según ha explicado, una identificación más precisa de las alteraciones tumorales mediante biopsia líquida favorecerá tratamientos personalizados, ofrecerá una alternativa mínimamente invasiva frente a la biopsia sólida y facilitará la incorporación de herramientas automatizadas y fiables para apoyar la labor del personal sanitario.
Una tecnología aplicable a distintos tipos de cáncer
Los investigadores prevén que la herramienta pueda utilizarse en cualquier tipo de cáncer, lo que facilitará la incorporación de la inteligencia artificial a la práctica clínica para múltiples patologías oncológicas.
En una primera fase, la metodología se centrará en pacientes con cáncer en estadios avanzados y en muestras de plasma. No obstante, el equipo espera que el sistema pueda extrapolarse a cualquier fluido biológico y a diferentes tipos de tumores avanzados en los que la eficacia de la biopsia líquida dependa de la cantidad de material genético disponible.
La herramienta se desarrolla en el marco del proyecto PREDICTF, una de las seis iniciativas financiadas en la primera convocatoria del Programa PoliHGeneral, impulsado conjuntamente por la Fundación de Investigación del Hospital General de Valencia y la Universitat Politècnica de València para promover proyectos colaborativos de I+D+i en el ámbito de la salud.
