Un estudio internacional liderado por la Unidad de Tumores Hematológicos del Hospital 12 de Octubre-CNIO, con la colaboración del Hospital de California, ha logrado identificar mediante herramientas de IA patrones de respuesta a los tratamientos en pacientes con mieloma múltiple, lo que contribuye a pronosticar con precisión la evolución del tumor. Es la primera vez que se utiliza la inteligencia artificial para predecir la respuesta al tratamiento de enfermedades. Hasta a un 30% de los pacientes se les pueden retirar las terapias de mantenimiento y evitar así 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. Para tomar decisiones clínicas que mejoren la eficacia del tratamiento resulta prioritario poder predecir cómo evolucionará el tumor y la posibilidad de recaídas. Por ello, los investigadores se han centrado en detectar un factor clave de esa predicción: la enfermedad mínima residual. Es decir, el mínimo número de células cancerosas que quedan en el organismo tras el tratamiento inicial.
Según Joaquín Martínez, jefe de la Unidad de Investigación de Tumores Hematológicos Hospital 12 de Octubre-CNIO, investigador principal y autor del trabajo, publicado en Blood Cancer Journal, actualmente ya existen técnicas predictivas muy novedosas que permiten tomar decisiones de tratamiento respecto a un 20% de los pacientes. “Este trabajo con IA nos permite una predicción mucho más precisa de la evolución que va a tener el mieloma del paciente, 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”. Hablamos de un 30% de pacientes que van a cursar con buen pronóstico y sin recaídas, y que se pueden ahorrar los efectos secundarios aparejados a dicho tratamiento, entre ellos laceraciones gastrointestinales y riesgo de aparición de nuevos tumores.
De manera adicional, los investigadores han encontrado un nuevo parámetro que puede complementar esta herramienta de estudio, para predecir qué pacientes van a evolucionar mejor. Se denomina diversidad clonal y equivale al grado de recuperación del sistema inmune. Una mayor diversidad clonal quiere decir que el paciente tiene mayor frecuencia de inmunoglobulinas normales, y esto indica un mejor pronóstico que los que tienen menos frecuencia. La diversidad clonal podría complementar la evaluación de la enfermedad mínima residual (EMR) en la predicción de resultados en mieloma múltiple.
Para este estudio se analizaron retrospectivamente 482 pacientes con mieloma múltiple en la Universidad de California, San Francisco (UCSF) diagnosticados entre 2008 y 2020, 304 de ellos recién diagnosticados y 178 con enfermedad recidivante.
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Carmen Martínez, portavoz del Grupo Socialista en la Comisión de Sanidad del Congreso de los Diputados: 
Margarita de la Pisa, eurodiputada de Vox.: 
Ion Arocena, director general de la Asociación Española de Bioempresas (Asebio): 
Javier Padilla, secretario de Estado de Sanidad: