Oncología de precisión e inteligencia artificial

Con motivo del Día Mundial Contra el Cáncer.

Francisco Planes, Catedrático en Inteligencia Artificial y subdirector de Investigación de Tecnun 

Hace dos años, poco antes del estallido de la pandemia de Covid-19, conmemoraba el Día Mundial Contra el Cáncer mostrándome optimista en la lucha contra esta enfermedad. Mi optimismo se cimentaba en el crecimiento de la oncología de precisión, nuevo paradigma de investigación que reconoce la heterogeneidad de los tumores y la necesidad de aplicar terapias personalizadas y dirigidas a cada paciente, utilizando información de tecnologías de alta resolución molecular como la genómica. A su vez, percibía un entorno de investigación cada vez más adecuado, con más y mejores datos a un precio más asequible, mayor capacidad de almacenamiento y potencia de cálculo y profesionales con alta capacitación en inteligencia artificial y bioinformática. Todo ello alimentaba el entusiasmo general por los resultados de los muchos proyectos que tenemos en curso.  

Es innegable que la pandemia de Covid-19 ha afectado negativamente a la lucha contra el cáncer a distintos niveles. En primer lugar, a los propios pacientes que añaden una complicación adicional a su enfermedad, dificultando la aplicación de tratamientos ya de por sí complejos.  Además, el bloqueo sanitario producido por la pandemia ha retrasado el diagnóstico y tratamiento de nuevos pacientes de cáncer, con el consiguiente peaje en la salud de estas personas. Esta realidad no es una cuestión menor porque el diagnóstico temprano aumenta de forma sustancial las probabilidades de curación de la mayoría de los pacientes.  Ante este panorama, los resultados de la oncología de precisión podrían parecer desdibujarse y cabe preguntarse dónde estamos y hacia dónde nos dirigimos dos años después.

La buena noticia es que la investigación en la oncología de precisión no se ha detenido en estos tiempos convulsos. El abanico de terapias dirigidas a tumores altamente resistentes a los tratamientos convencionales de quimioterapia es cada vez más amplio. Hace unos meses, la Administración de Medicamentos y Alimentos de los Estados Unidos (FDA) aprobó el primer fármaco dirigido a pacientes de cáncer de pulmón con una mutación específica en el gen KRAS (KRAS G12C), alteración genómica previamente asociada a un pronóstico muy adverso.  Los tumores con esta mutación concreta se consideraban, hasta ahora, resistentes a las terapias farmacológicas, por lo que esta noticia reafirma el valor de la ciencia y aporta una dosis de esperanza. 

Por lo tanto, la oncología de precisión es una realidad con la que contamos actualmente y en los próximos años se utilizarán en la práctica clínica paneles de marcadores genómicos para optimizar los tratamientos oncológicos. En este sentido, uno de los grandes desafíos a los que se enfrentará nuestro sistema sanitario será el de integrar y gestionar de manera eficiente las plataformas tecnológicas necesarias para poder identificar estas características de los tumores.

Sin embargo, en el ámbito de investigación, cada vez somos más conscientes de que esto no es suficiente. El camino emprendido hacia el enfermo -y no solo hacia la enfermedad- requiere de aproximaciones holísticas y estudios multidimensionales que vayan más allá de la caracterización de estas alteraciones en los tumores. Por citar algunos ejemplos, las tecnologías de single-cell nos están ayudando a definir mejor el ecosistema tumoral directamente implicado en la resistencia a terapia del paciente. Otras tecnologías de metagenómica nos ayudan a entender el papel que juega la microbiota intestinal en el desarrollo de los tumores y en la respuesta inmune de una persona enferma. De gran utilidad resultan también las tecnologías de metabolómica que permiten identificar dependencias nutricionales de los tumores y dietas personalizadas que pueden completar los tratamientos oncológicos.  El que seamos capaces de alcanzar la meta y desarrollar tratamientos personalizados va a depender de nuestra capacidad de integrar esta ingente y diversa cantidad de datos y transformarlos en conocimiento útil y práctico para el paciente. No cabe duda de que el futuro de la oncología de precisión está en manos del big data y la inteligencia artificial.