El 1 de noviembre de 2024, investigadores en el Reino Unido presentaron una tecnología innovadora diseñada para estimar el éxito de las terapias contra el cáncer antes de las pruebas en pacientes. Este enfoque innovador implica la creación de 'gemelos digitales' de pacientes reales diagnosticados con cáncer, utilizando métodos previamente empleados por astrofísicos en la investigación de agujeros negros.
La tecnología tiene como objetivo realizar ensayos clínicos virtuales, permitiendo seleccionar el tratamiento más adecuado para individuos en las primeras etapas de su enfermedad. La Dra. Uzma Asghar, cofundadora y directora científica de Concr, y oncóloga en el Royal Marsden NHS Foundation Trust de Londres, presentó los hallazgos en el 36º Simposio de la Organización Europea para la Investigación y el Tratamiento del Cáncer en Barcelona, España.
La Dra. Asghar explicó que los gemelos digitales pueden representar a pacientes individuales, facilitar la construcción de cohortes de ensayos clínicos y comparar la eficacia de los tratamientos para predecir las tasas de éxito antes de la aplicación en el mundo real. Este concepto, desarrollado inicialmente por la NASA en la década de 1960, ha ganado relevancia en estudios sobre inteligencia artificial y grandes datos.
Los gemelos digitales se generan a partir de datos biológicos de miles de pacientes con cáncer tratados de diversas maneras, combinados con datos moleculares de tumores para recrear representaciones digitales del cáncer. Los investigadores utilizaron una tecnología llamada FarrSight®-Twin, que emplea algoritmos para calcular la probabilidad de éxito de las terapias potenciales. Evaluaron casos de cáncer de mama, páncreas y ovario.
Los pacientes que recibieron tratamientos recomendados por la tecnología mostraron una tasa de respuesta del 75%, en comparación con el 53% de aquellos que siguieron métodos alternativos. La Dra. Asghar señaló que se están desarrollando mejoras para aumentar la capacidad de la tecnología para predecir las respuestas individuales a los tratamientos en entornos clínicos, ayudando a los médicos a determinar las opciones de quimioterapia más efectivas.