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La inteligencia artificial y la genómica predicen las respuestas al tratamiento de los pacientes con cáncer

Fuente: Geralt / Pixabay

No todos los pacientes con cáncer se benefician de la quimioterapia o la inmunoterapia. Tener una forma de predecir las respuestas de los pacientes a las diferentes opciones de tratamiento del cáncer puede ayudar a mejorar los resultados. Un nuevo estudio publicado en comunicaciones naturales muestra cómo una combinación de aprendizaje automático con inteligencia artificial (IA) con secuenciación genómica puede predecir la supervivencia y la respuesta al tratamiento del cáncer gástrico.

«Actualmente hay pocos biomarcadores predictivos para guiar las opciones de tratamiento para los pacientes con cáncer de estómago», dijeron investigadores de la Clínica Mayo, la Clínica Cleveland, la Facultad de Medicina de la Universidad de Yonsei, el Hospital St. Mary’s en Seúl y la Facultad de Medicina del Suroeste de la Universidad de Texas. .

El cáncer de estómago, también conocido como cáncer de estómago, es la cuarta causa principal de muerte por cáncer en todo el mundo y la quinta más común según Global Cancer Statistics (GLOBOCAN) para 2020. Los investigadores realizaron un estudio utilizando IA y secuenciación genómica para crear un biomarcador como herramienta auxiliar para orientar la atención clínica de pacientes con cáncer gástrico.

La secuenciación se refiere al proceso de determinar el orden de las bases en una hebra de ADN, según el Instituto Nacional para la Investigación del Genoma Humano. La secuenciación del ADN se utiliza para encontrar variaciones genéticas y mutaciones asociadas con enfermedades.

«El perfil genómico puede proporcionar información de pronóstico y predicción para guiar la atención clínica», escribieron los investigadores. «No existen biomarcadores que predigan de forma fiable la respuesta de un paciente a la quimioterapia y la inhibición del punto de control inmunitario en el cáncer de estómago».

Para resolver esta brecha, los investigadores utilizaron un algoritmo de aprendizaje automático llamado NTriPath, que habían utilizado previamente para encontrar firmas genéticas pronósticas para varios tipos de cáncer, como el melanoma, el carcinoma de células escamosas de cabeza y cuello, el carcinoma de células renales y el carcinoma de cabeza. vejiga. , NTriPath se utilizó para buscar vías clave específicas del adenocarcinoma gástrico mediante mutaciones somáticas en mutaciones pancreáticas, bases de datos de vías y redes de interacción gen-gen.

Los datos de más de 6600 pacientes en diecinueve tipos de cáncer del Proyecto Atlas del Genoma del Cáncer (TCGA) se utilizaron como entrada para su algoritmo de aprendizaje automático para identificar las vías que han cambiado en el cáncer gástrico. Las tres vías principales hacia el cáncer de estómago constan de treinta y dos genes.

El consenso de los investigadores agrupó los datos de una cohorte de más de 560 pacientes en el Hospital Severance, Facultad de Medicina de la Universidad de Yonsei, donde el 89 por ciento tenía cáncer de estómago en etapa II o etapa III según el nivel de expresión de 32 genes.

Los investigadores han implementado el aprendizaje automático con inteligencia artificial, creando una máquina de vectores de soporte (SVM) con un núcleo lineal para producir una evaluación de riesgo genético que predice la supervivencia general a cinco años. La evaluación de riesgos se validó utilizando tres conjuntos de datos independientes.

«Encontramos que la firma de 32 genes predijo tanto la supervivencia general como la respuesta al tratamiento», dijeron los investigadores. «Por lo tanto, generar una firma molecular a partir de muestras de tejido obtenidas durante el diagnóstico puede proporcionar información clínicamente importante para predecir y planificar el tratamiento. «

Este análisis retrospectivo es un importante paso adelante en la identificación de pacientes con cáncer que no se beneficiarán de la quimioterapia y/o inmunoterapia.Para los próximos pasos, los investigadores recomiendan que treinta y dos genes se validen prospectivamente con grupos más grandes de pacientes en el futuro.

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