Redacción
La biopsia líquida en cáncer de endometrio se consolida como una herramienta clave en la oncología de precisión. Permite detectar concentraciones mínimas de ADN tumoral circulante en sangre y conocer en tiempo real el estado de la enfermedad, lo que abre nuevas oportunidades para mejorar el seguimiento clínico y la toma de decisiones terapéuticas.
En este contexto, la profesora Gema Moreno Bueno, jefa del Laboratorio de Investigación Traslacional de la Fundación MD Anderson Cancer Center España, ha presentado los avances del proyecto europeo Personalized Clinical Management of Endometrial Cancer using Liquid Biopsy, Genomics and Artificial Intelligence (Eclai) durante el XI Simposio de Biopsia Líquida celebrado en Santiago de Compostela.
La biopsia líquida permite detectar ADN tumoral circulante y monitorizar la enfermedad en tiempo real
Este encuentro reunió a más de 300 investigadores y puso el foco en el papel de la inteligencia artificial en el desarrollo de nuevas aplicaciones clínicas de la biopsia líquida.
Eclai: inteligencia artificial para predecir recaídas
El proyecto Eclai es un estudio europeo en el que participan centros de España, Noruega, Estonia y Polonia. Analiza 370 pacientes con cáncer de endometrio integrando variables clínicas, epidemiológicas y moleculares, junto con datos procedentes de biopsia líquida.
El objetivo es desarrollar un clasificador basado en inteligencia artificial capaz de predecir el riesgo de recaída desde el momento del diagnóstico, lo que permitiría ajustar de forma personalizada el tratamiento oncológico.
Eclai integra inteligencia artificial y datos clínicos para predecir recaídas desde el diagnóstico
«Hemos diseñado un estudio prospectivo que incluye pacientes diagnosticadas con cáncer de endometrio sin que aún hayan recibido ningún tipo de tratamiento ni cirugía. Tenemos toda la información de estas pacientes incluyendo datos epidemiológicos, histológicos, de cirugía, moleculares… que son la base del diseño de un algoritmo de predicción basado en aprendizaje autónomo e inteligencia artificial para identificar las variables que tengan más peso a la hora de determinar la progresión de la enfermedad y aportar datos que permitan mejorar el manejo clínico de estas pacientes», explica la profesora Moreno Bueno.
Integración de datos para mejorar el manejo clínico
En este proyecto, la inteligencia artificial actúa como una herramienta integradora que combina información genómica, histológica, clínica y radiológica. Esto permite generar modelos de predicción más robustos tanto para el diagnóstico como para el seguimiento.
«La inteligencia artificial es la herramienta que utilizamos para definir predictores de evolución del paciente. Pero sin los profesionales y sin la información correcta, segmentada, fiable, robusta que usemos y de todos los abordajes que se tienen que tomar desde el punto de vista complementario, la genómica, la histología, la imagen, la radiómica, la biopsia líquida, será difícil que tengamos algoritmos sólidos», señala la investigadora.
El objetivo es personalizar el tratamiento y mejorar el pronóstico en cáncer de endometrio
Además, subraya que uno de los principales retos es la estandarización de protocolos entre hospitales, con el fin de obtener resultados reproducibles y trasladables a la práctica clínica.
Hacia la implementación clínica de la biopsia líquida
Actualmente, la investigación se centra en la identificación de mutaciones en el ADN tumoral de origen y su correlación con la enfermedad, con el objetivo de trasladar estos avances al uso clínico rutinario.
El reto es implementar la biopsia líquida en cáncer de endometrio para anticipar la progresión tumoral, personalizar el tratamiento y mejorar el pronóstico, especialmente en un contexto donde la recaída continúa siendo un desafío clínico. «La investigación en cáncer exige equipos multidisciplinares. El cáncer es una enfermedad tan heterogénea que necesita que estemos implicados todos para trasladar estos avances al beneficio real de las pacientes», concluye la profesora Moreno Bueno.
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