Un modelo de IA de Harvard predice qué pacientes con cáncer responderán a la inmunoterapia

Investigadores de la Harvard Medical School han desarrollado un modelo de inteligencia artificial llamado COMPASS que puede predecir qué pacientes con cáncer responderán a los inhibidores de puntos de control inmunitario, una clase de fármacos que solo funciona en una fracción de quienes los reciben. El estudio se publicó el 3 de julio en Nature Medicine.medicalxpress+1

Abordando el problema central no resuelto de la oncología

Los inhibidores de puntos de control inmunitario han transformado el tratamiento del cáncer desde que la FDA aprobó el primero en 2011, pero los ensayos clínicos muestran que solo entre el 10% y el 40% de los pacientes responden, dependiendo del tipo de cáncer. Los no respondedores se arriesgan a sufrir efectos secundarios graves mientras sus cánceres progresan sin control.pubmed.ncbi.nlm.nih+1

COMPASS analiza la actividad de casi 16.000 genes con funciones conocidas en los estados de las células inmunitarias, las interacciones en el microambiente tumoral y las vías de señalización. El modelo fue entrenado con datos de 10.184 tumores de 33 tipos de cáncer extraídos del Atlas del Genoma del Cáncer, y luego ajustado utilizando resultados de 16 ensayos clínicos que probaron diferentes regímenes de inhibidores de puntos de control en siete tipos de cáncer.medicalxpress+1

"Entender quién responderá a los ICI no es una brecha de conocimiento menor", dijo la autora principal Marinka Zitnik, profesora asociada de informática biomédica en HMS y profesora asociada en el Instituto Kempner de Harvard. "Es uno de los problemas centrales no resueltos en oncología".medicalxpress

Superando los métodos existentes

En las pruebas, COMPASS superó al mejor enfoque existente para predecir la respuesta a los inhibidores de puntos de control en casi un 10% en promedio, con un aumento del 8,5% en la precisión, una mejora del 12,3% en el coeficiente de correlación de Matthews y una ganancia del 15,7% en el área bajo la curva de precisión-recuperación. La precisión se mantuvo en diferentes tipos de cáncer, fármacos, plataformas de secuenciación de transcritos génicos y sitios de biopsia.pubmed.ncbi.nlm.nih+1

A diferencia de los sistemas de IA de caja negra, COMPASS utiliza una arquitectura de transformador de cuello de botella conceptual que ofrece resultados interpretables por humanos. Decodifica los tumores en 44 conceptos inmunológicos fundamentados biológicamente, lo que permite a los médicos comprender la lógica detrás de cada predicción. Esta interpretabilidad ayudó a explicar casos atípicos: por ejemplo, por qué algunos pacientes con tumores inmuno-inflamados seguían sin responder, y por qué otros con los llamados tumores inmuno-desérticos se beneficiaban del tratamiento.medicalxpress+1

Implicaciones clínicas

Si se valida en ensayos prospectivos, COMPASS podría servir como una ayuda para la toma de decisiones clínicas, ayudando a los oncólogos a emparejar a los pacientes con las terapias y mejorando la inscripción en ensayos clínicos al identificar a los participantes con mayor probabilidad de mostrar una respuesta significativa. Zitnik y sus colegas planean probar si la incorporación de registros médicos electrónicos y datos de secuenciación de células individuales podría mejorar aún más la precisión.medicalxpress