Un equipo de especialistas de la Facultad de Farmacia y Bioquímica de la UBA, buscan desarrollar una herramienta que utilice Inteligencia Artificial para predecir la respuesta individual que cada paciente tendrá ante la quimioterapia, para así orientar mejor la elección del tratamiento adecuado y evitar efectos adversos que contraríen el beneficio clínico.
Recientemente, gracias a los avances que han obtenido, este equipo y su proyecto fueron distinguidos con el premio CRIION-Frank, el cual galardona las investigaciones en el área de la Biomedicina, logro que obtuvieron aún teniendo el proyecto en fase preclínica.
"Saber de antemano si un tratamiento va a ser efectivo o no es fundamental, sobre todo para evitar que el paciente atraviese los efectos adversos sin obtener un beneficio clínico esperable", explicó al respecto Matías Pibuel, bioquímico e investigador de la UBA y del CONICET.
Para Pibuel el desarrollo de esta herramienta es clave: "Creemos que esta herramienta es fundamental para el paciente. Todas las quimioterapias tienen efectos adversos; si el tratamiento va a tenerlos, buscamos que al menos sea efectivo. Si sabemos que no lo será, debemos buscar otra alternativa".
Al mismo tiempo, el especialista señala lo novedoso de esta propuesta, debido a que actualmente no existen este tipo de técnicas que permitan predecir la respuesta a la terapia, al respecto el científico del CONICET remarca: "Todo se hace de manera empírica. Hoy se administra la droga y se espera la evolución. Recién después de tres o cuatro sesiones se sabe si el tratamiento funcionó, y eso implica mucho tiempo de sufrimiento por los efectos adversos".
El equipo completo del proyecto está formado por: Matías Pibuel, Silvina Lompardia y Martín Ledesma, junto a la colaboración de la Facultad de Farmacia y Bioquímica de la UBA, el Laboratorio de Inmunología Tumoral, Matriz Extracelular del IDEHU-CONICET y los hospitales Garrahan, del Bicentenario de Esteban Echeverría y El Cruce Dr. Néstor Kirchner. Estos estiman que en los próximos dos años podría lograrse la validación de la técnica a nivel clínico y que su aplicación hospitalaria podría llevarse a cabo dentro de cinco o diez años.
¿Cómo funciona esta herramienta?
Sobre el funcionamiento de la herramienta que desarrollan, el especialista Matías Pibuel explicó: "Recibimos la muestra del paciente, la procesamos mediante un equipo que nos indica qué moléculas se expresan en el tumor. Luego, mediante IA, correlacionamos la expresión de esas moléculas con la posibilidad de que el paciente responda o no a la quimioterapia. Cuando tengamos una cantidad suficiente de muestras y correlaciones, podremos predecir la respuesta de cada paciente a un tratamiento específico".
De la misma manera, el investigador destacó que ya se llevan a cabo aplicaciones en muestras de pacientes del Hospital Garrahan, pese a que actualmente esta metodología se encuentre en fase preclínica. Por último, Pibuel señaló que por el momento solo trabajan con tumores del sistema nervioso central, en leucemia mieloide crónica y en ensayos de páncreas, sin embargo, considera que esta metodología podrá ser "extrapolable a otros tipos de tumores".
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