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La inteligencia artificial puede ayudar a predecir la respuesta a la inmunoterapia

01-12-2022


Predecir qué pacientes responderán de manera óptima al tratamiento con inmunoterapia es un dilema que suele estar presente en el ámbito médico y científico en torno al cáncer. Ahora, las conclusiones de un nuevo estudio ofrecen respuestas al respecto. Investigadores del Johns Hopkins Cancer Center y el Bloomberg Kimmel Institute for Cancer Immunotherapy han trabajado con éxito un algoritmo de inteligencia artificial para predecir qué pacientes con melanoma responderían al tratamiento y cuáles no.

El programa es el DeepTCR y ha demostrado ser útil como herramienta clínica predictiva, además de enseñar a los investigadores los mecanismos biológicos subyacentes a las respuestas de los pacientes a la inmunoterapia.

"El poder predictivo de DeepTCR es emocionante", dice John-William Sidhom, primer autor del estudio, "pero lo que encontré más fascinante es que pudimos ver lo que el modelo aprendió sobre la respuesta del sistema inmunitario a la inmunoterapia. Ahora podemos explotar esa información para desarrollar modelos más sólidos y, posiblemente, mejores enfoques de tratamiento para muchas enfermedades, incluso aquellas fuera de la oncología”.

La revista Science Advances ya publicó un resumen de la investigación en el que se observa que DeepTCR usa una forma concreta de inteligencia artificial para reconocer patrones en grandes volúmenes de datos. En este caso, los datos son las secuencias de aminoácidos de proteínas, llamadas receptores de células T (TCR, en sus siglas en inglés).

Los TCR se asientan en el exterior de las células T del sistema inmunitario, esperando ser atacados por una proteína de un enemigo (cáncer, bacterias o virus). Los TCR son como cerraduras que solo se pueden abrir con una única llave. El exterior de la célula T está repleto de muchos TCR, pero todos son idénticos y se abren con la misma “llave enemiga”. Sin saber qué enemigos están presentes, muchas células T diferentes deambulan por el cuerpo. Cuando se activa un TCR, su célula T libera moléculas para matarlos y se clona a sí misma para fortalecer la respuesta.

Desafortunadamente, algunas células tumorales desarrollan formas de bloquear la respuesta de las células T, aunque los TCR se hayan activado. Los medicamentos de inmunoterapia actuales, conocidos como inhibidores de puntos de control, consisten en proteínas que bloquean esta capacidad en los tumores, lo que hace que las células T respondan al cáncer. Sin embargo, estos medicamentos solo ayudan a una minoría de pacientes.

En el estudio, su autor Sidhom, utilizó materiales recopilados durante el ensayo clínico CheckMate 038 que probó la eficacia de un fármaco de inmunoterapia (nivolumab) en comparación con una combinación de dos (nivolumab e ipilimumab) para 43 pacientes con melanoma inoperable. Se tomaron biopsias de los tumores, que contenían una serie de células T infiltrantes, antes y durante el tratamiento. En el estudio CheckMate, no se observaron diferencias significativas en los pacientes tratados con el fármaco único frente a la combinación de dos fármacos. Algunos pacientes de ambos grupos respondieron y otros no.

A través de un protocolo bien definido, Sidhom usó la secuenciación genética de alta tecnología para descubrir el repertorio de TCR que rodea a cada tumor al determinar el tipo y la cantidad de TCR en cada biopsia. Luego introdujo esos datos en el programa DeepTCR y le dijo qué conjuntos de datos pertenecían a los que respondieron y a los que no respondieron. De este modo, el algoritmo buscó patrones.

A pesar de las conclusiones tan prometedoras de este estudio, los investigadores deben confirmar estos hallazgos en una población de pacientes más amplia antes de que el algoritmo pueda usarse clínicamente para guiar una terapia.

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