Crean predictor que determina supervivencia de pacientes con cáncer de mama

El laboratorio de bioinformática y genómica funcional del cáncer del Centro de Investigación del Cáncer, un centro mixto entre el Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) y la Universidad de Salamanca (USAL), diseñó un predictor de riesgo mediante técnicas de aprendizaje automático de inteligencia artificial (IA), para determinar el tipo de tumor que tienen cada una de las pacientes que sufren cáncer de mama y a su vez ayuda a guiar las decisiones clínicas de los oncólogos.

Esta invención permite identificar los genes asociados a la supervivencia y riesgo de los pacientes y tiene la capacidad de obtener firmas génicas que facilitan estimar el pronóstico de la enfermedad. En la clínica médica es crucial identificar la enfermedad, pero, además, es fundamental hacer un pronóstico de cómo va a evolucionar en cada paciente. En los casos de cáncer, el pronóstico indica la esperanza de remisión de la enfermedad y la supervivencia o el riesgo de recaída a lo largo de este padecimiento.

El líder del laboratorio responsable del nuevo diseño, Javier De las Rivas, indicó que, “el diagnóstico y pronóstico dependen de la biología del cáncer y del tejido analizado y varían mucho entre los distintos tipos de cáncer, aunque todos se apoyan en técnicas para la detección de diferentes clases de biomarcadores”. De igual modo, agregó que, “identificar otros nuevos a través de la investigación permite mejorar el diagnóstico y pronóstico de las enfermedades y proporcionar un tratamiento más personalizado y adecuado para cada paciente”.

Fuente: Sinc

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