La Unidad de Tumores Hematológicos del Hospital 12 de Octubre-CNIO ha desarrollado un estudio, en colaboración con el Hospital de Californa, gracias al cual ha podido identificar patrones de respuesta a los tratamientos en pacientes con mieloma múltiple gracias al uso de la Inteligencia Artificial (IA). Con este nuevo descubrimiento, se facilita pronosticar con mayor precisión cómo va a evolucionar el tumor.
Esta es la primera ocasión en la que la IA es utilizada para predecir cuál será la respuesta al tratamiento de las enfermedades. Apuntan desde el Hospital 12 de Octubre que "hasta a un 30 por ciento de los pacientes se les puede retirar las terapias de mantenimiento y evitar los efectos secundarios que padecen".
"El Mieloma Múltiple (MM) es el tumor hematológico más frecuente y aunque aún no tiene cura, la introducción de nuevos fármacos en los últimos años ha mejorado mucho el pronóstico de la enfermedad. Predecir cuál va a ser la evolución del tumor en el paciente es prioritario para la toma de decisiones clínicas y la eficacia de los tratamientos. Este es objetivo de los investigadores que tratan de detectar la denominada Enfermedad Mínima Residual, que es el mínimo número de células cancerosas que quedan en el organismo después del tratamiento inicial y que sirve de predictor de la evolución de la enfermedad y de la posibilidad de recaídas", explican desde el 12 de Octubre.
Joaquín Martínez, jefe de la Unidad de Investigación de Tumores Hematológicos Hospital 12 de Octubre-CNIO, investigador principal y autor del artículo 'Dinámica de la enfermedad residual medible (ERM) en el mieloma múltiple y la influencia de la diversidad clonal analizada mediante inteligencia artificial', apunta: “Este trabajo con IA nos permite una predicción mucho más precisa de la evolución que va a tener el mieloma lo que nos permitirá tomar con mucha más seguridad decisiones clínicas como la retirada del tratamiento de mantenimiento a partir de unos resultados más fiables y beneficiar a más pacientes”.
Aparte, los investigadores han encontrado durante el estudio un nuevo parámetro: la diversidad clonal. Esta puede ayudar a predecir quiénes serán los enfermos que van a evolucionar favorablemente. "Consiste en que los pacientes que tienen más frecuencia de inmunoglobulinas normales (mayor diversidad clonal) tienen mejor pronóstico que los que tienen menos frecuencia", agregan desde el 12 de Octubre.
Minucioso trabajo
Para llegar a estas conclusiones, se ha analizado a 482 pacientes diagnosticados entre 2008 y 2020, 304 recién diagnosticados y 178 con enfermedad recidivante. "El trabajo evalúa la mínima cantidad de células cancerosas que quedan en el cuerpo del paciente después del tratamiento (Enfermedad Residual Medible) y el impacto a largo plazo de la respuesta al tratamiento, medido con técnicas de secuenciación masiva y con IA", comentan desde el centro hospitalario.
De los pacientes recién diagnosticados, 119 alcanzaron una negatividad de la ERM a un nivel de 10-6 al menos una vez, lo que significa que no se detecta DNA tumoral de una célula entre un millón. Estos pacientes tuvieron una supervivencia prolongada sin progresión (SSP) en comparación con los pacientes que fueron persistentemente positivos a diferentes niveles. Además, dentro del grupo de enfermedad recidivante, 64 de 178 alcanzaron negatividad de EMR a 10-6 y la SSP se prolongó en comparación con los pacientes que permanecieron con EMR positiva
"La IA definió tres categorías de dinámica de Enfermedad Mínima Residual: muestras consistentemente negativas, células tumorales en declive pero detectables o estables/crecientes. Los pacientes que eran EMR positivos y aún no habían recaído tenían una diversidad clonal mayor que los pacientes que eran EMR positivos y habían recaído. La dinámica de EMR puede predecir con precisión la evolución de la enfermedad e impulsar la toma de decisiones clínicas. La diversidad clonal podría complementar la evaluación de EMR en la predicción de resultados en Mieloma Múltiple", sentencian desde el 12 de Octubre.
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