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El objetivo es predecir la respuesta de cada paciente a la quimioterapia, para evitar que el paciente atraviese los efectos adversos sin obtener un beneficio clínico esperable.
Un equipo de la Facultad de Farmacia y Bioquímica (UBA) desarrolla una herramienta de IA (Inteligencia Artificial) para predecir la respuesta individual a la quimioterapia y orientar la elección del tratamiento más adecuado, evitando exposiciones con efectos adversos sin beneficio clínico. Aunque aún está en fase preclínica, el proyecto ya fue distinguido con el Premio CRIION-Frank de Investigación en Biomedicina.
El objetivo es predecir la respuesta de cada paciente a la quimioterapia
“Saber de antemano si un tratamiento va a ser efectivo o no es fundamental, sobre todo para evitar que el paciente atraviese los efectos adversos sin obtener un beneficio clínico esperable”, explicó Matías Pibuel, bioquímico e investigador de la UBA y CONICET.
Sobre el funcionamiento de la herramienta, Pibuel detalló: “Recibimos la muestra del paciente, la procesamos mediante un equipo que nos indica qué moléculas se expresan en el tumor.
Luego, mediante IA, correlacionamos la expresión de esas moléculas con la posibilidad de que el paciente responda o no a la quimioterapia. Cuando tengamos una cantidad suficiente de muestras y correlaciones, podremos predecir la respuesta de cada paciente a un tratamiento específico”.
La metodología, que actualmente se encuentra en fase preclínica, ya comenzó a aplicarse en muestras de pacientes del Hospital Garrahan.
“Estamos trabajando principalmente con tumores del sistema nervioso central, tanto en adultos como en pacientes pediátricos, en leucemia mieloide crónica y también con ensayos en páncreas. Pero consideramos que es una metodología totalmente extrapolable a otros tipos de tumores, señaló el investigador.
Pibuel destacó además la relevancia del desarrollo: “Creemos que esta herramienta es fundamental para el paciente. Todas las quimioterapias tienen efectos adversos; si el tratamiento va a tenerlos, buscamos que al menos sea efectivo. Si sabemos que no lo será, debemos buscar otra alternativa”.
Lo innovador de esta propuesta radica en que “actualmente no existen técnicas que permitan predecir la respuesta a la terapia, todo se hace de manera empírica. Hoy se administra la droga y se espera la evolución. Recién después de tres o cuatro sesiones se sabe si el tratamiento funcionó, y eso implica mucho tiempo de sufrimiento por los efectos adversos”, explicó.
El impacto para los pacientes, según Pibuel, es doble: “Por un lado, evita los efectos adversos innecesarios, y por otro, permite orientar la elección hacia una terapia que sí pueda ofrecer un beneficio clínico. Esto mejora tanto la calidad como la esperanza de vida del paciente”.
El equipo estima que en los próximos dos años podría lograrse una validación de la técnica a nivel clínico, y que su aplicación hospitalaria podría concretarse en un plazo de entre cinco y diez años.
El proyecto es llevado adelante por Matías Pibuel, Silvina Lompardia (UBA-CONICET) y Martín Ledesma (bioinformático del Hospital El Cruce).
Participan la Facultad de Farmacia y Bioquímica de la UBA, el Laboratorio de Inmunología Tumoral – Matriz Extracelular del IDEHU-CONICET y los hospitales Garrahan, del Bicentenario de Esteban Echeverria y El Cruce Dr. Néstor Kirchner.