Un equipo de la Universidad de Buenos Aires (UBA) y el CONICET desarrolló un sistema de inteligencia artificial capaz de predecir qué tratamiento oncológico será eficaz para cada paciente, mediante el análisis molecular de su tumor. El proyecto apunta a recortar drásticamente los tiempos entre el diagnóstico y la decisión terapéutica, evitando tratamientos ineficaces y sus efectos adversos.

La creciente complejidad del abordaje oncológico —quimioterapia, terapias biológicas, inmunoterapias— exige hoy una estrategia mucho más precisa que la “prueba y error”. El grupo liderado por el bioquímico Matías Pibuel afirma que ya no hay otra forma de procesar la enorme cantidad de datos clínicos y moleculares sin la ayuda de herramientas de inteligencia artificial. Su software, que combina espectrometría de masas con algoritmos desarrollados ad-hoc, genera una “huella molecular” de las células tumorales. Esa huella se compara con una base de datos de casos anteriores —donde se conocen los tratamientos y sus resultados— para predecir si un fármaco en particular será eficaz (o no) para ese tumor específico. Este enfoque reduce de meses a semanas el tiempo de evaluación: lo que antes se comprobaba tras tres ciclos de quimio, podría anticiparse en menos de un mes.

Hasta ahora, los ensayos se hicieron en líneas celulares (modelos preclínicos). El equipo ya recibió muestras reales de pacientes —principalmente tumores del sistema nervioso central pediátricos, como glioblastomas o leucemias infantiles— provenientes del Hospital Garrahan, y comenzó a validar la IA en un entorno clínico. El desafío mayor para consolidar el método sigue siendo el volumen de datos: se requieren decenas, idealmente cientos, de casos con seguimiento clínico para que el algoritmo alcance robustez estadística. Los investigadores estiman que ese proceso demandará al menos dos años.

El impacto potencial es enorme. Si esta estrategia resulta confiable, podría transformar la oncología en Argentina —y en el mundo—: abandonar el modelo empírico y estandarizado para avanzar hacia una medicina verdaderamente personalizada. Pacientes y familias podrían ahorrar meses de tratamientos innecesarios, trámites burocráticos, ansiedad y efectos adversos. Con un trabajo interdisciplinario entre bioquímicos, bioinformáticos y médicos, la UBA-CONICET apuesta a colocar a la investigación biomédica nacional en la vanguardia de la innovación en salud.

Fuente: Infobae.