Investigadores han desarrollado un modelo de IA innovador, SCORPIO (Surrogate Classification and Response in Oncology), que mejora la predicción de las respuestas de los pacientes a los inhibidores de puntos de control inmunitarios, una clase de medicamentos en la inmunoterapia contra el cáncer.
Este modelo innovador utiliza análisis de sangre rutinarios y datos clínicos para identificar a los pacientes que probablemente se beneficiarán de estas terapias, abordando la necesidad global de optimizar la selección de pacientes.
Desarrollado en colaboración entre el Memorial Sloan Kettering Cancer Center y el Tisch Cancer Institute en Mount Sinai, SCORPIO tiene como objetivo proporcionar herramientas accesibles y rentables en oncología.
El Dr. Luc Morris, figura clave en la investigación, enfatiza la importancia de refinar la selección de pacientes, ya que no todos responden positivamente a los inhibidores de puntos de control inmunitarios, que pueden ser costosos.
La base del modelo se construye sobre un extenso conjunto de datos de casi 10,000 pacientes con diversos tipos de cáncer, utilizando algoritmos de aprendizaje automático para extraer patrones significativos de los datos clínicos.
Al basarse en métricas comunes como los recuentos sanguíneos completos, SCORPIO puede integrarse fácilmente en los flujos de trabajo existentes en el sistema de salud, lo que resulta especialmente valioso para regiones con recursos limitados.
A medida que los investigadores planean difundir SCORPIO a nivel mundial, la colaboración con hospitales se considera crucial para refinar sus capacidades predictivas y garantizar que siga siendo relevante en diversos entornos clínicos.
El modelo SCORPIO representa un paso significativo hacia la equidad en la atención médica universal en el tratamiento del cáncer, minimizando las barreras en los sistemas de salud globales y allanando el camino para enfoques de tratamiento más personalizados.
Esta investigación subraya la necesidad de más estudios para mejorar la precisión predictiva en el tratamiento del cáncer, mostrando el potencial de la IA para transformar la gestión del cáncer y mejorar los resultados para los pacientes.