Un algoritmo revela el éxito de tratamiento en cáncer de vejiga
Un algoritmo revela el éxito de tratamiento en cáncer de vejiga En el análisis de datos de más de 700 pacientes se encontraron marcadores predictores de respuesta a la inmunoterapia.
Por Efe cronicaíadiarioelsurcl -n estudio liderado porn: [ vestigadores del Hospital del Mar en colaboración con la Universidad Pompeu Fabra(UPF), ambosen España, per mite avanzar en la comprensión de cómo actúa con éxito el tratamiento con inmunoterapia en pacientes con cáncer de vejiga gracias al empleo de un algorit mo de aprendizaje automático. Este estudio ha sido publicado recientemente en la revista Nature Communications. En ha investigación, se han podido identificar marcadores pre dictores de la respuesta al tratamiento con inmunoterapia gra ciasal análisismasivo de datos de más de 700 pacientes.
Se trata de un trabajo de alta relevancia que impacta en el tratamiento a los pacientescon cáncer de vejiga, ya que el uso de herramientas de aprendizaje automático han per: mitido identificar variables clave para el éxito del tratamiento con inmunoterapia.
Esta metodología innovadora ha determinado qué subtipos de tumor responden mejor al tratamiento con inmunoterapia, y también responder a preguntas como ¿ qué influye en el éxitooel fracaso del tratamiento con in: munoterapia en pacientes con cáncer de vejiga avanzado? Tam bién da pie a saber cuál es el mo: tivo por el que solo el 20% de los casos de cáncer de vejiga avanzadosresponden al tratamiento con inmunoterapia. Esta metodología ha determinado qué subtipos de tumor responden mejor al tratamiento.
Se han identificado variables clave Un algoritmo revela el éxito de tratamiento en cáncer de vejiga RESULTADOS De la investigación se ha concluido que, de los cinco subtipos de tumoresenestetipo decáncer, el que mejor respuesta tiene ante este abordaje es el más raro, el subtipo neuronal, mientras que el resto presenta una tasa de respuesta más baja.
Como explica Lilian Marie Boll, una de las autoras del tra bajo, han visto que, en un sub grupo de pacientes con cáncer devejiga avanzado, los marcadores descritos hasta ahora funcionan bien para predecir respuestaal tratamiento. En el resto, en cambio, "creemos que la respuesta depende deotros factores biológicos, campo en el que habría que continuar investigando", ha matizado. El trabajo ha desarrollado un algoritmo de aprendizaje automático para predecirla respuesta al tratamiento en estos pacientes con subtipos de tumor diversos.
Los marcadores que mejor indican si el tratamiento tendrá éxito son la carga mutacional tumoral, es decir, el nú: mero de mutaciones del tumor, las mutaciones introducidas por las enzimas de la familia APOBEC vinculadas con la heterogeneidad tumoral, y la abundancia de macrófagos, cé lulas del sistema inmunitario, proinflamatorios. También han sido identifica: dos marcadores en el microambiente alrededor del tumor que impiden que el tratamiento funcione.
A parte de estos marcadores, el gran número de pacientes analizados ha permitido identi ficar un tipo de mutaciones raras que podría provocar la presentación de nuevos fragmentos de proteínas en la superficie del tumor, haciéndolas así visibles al sistema inmunitario. al sistema inmunitario..