El proyecto integra datos genómicos e imagenológicos con el objetivo de generar predictores más precisos y avanzar hacia tratamientos personalizados para las pacientes.
Investigadores del Instituto Nacional de Medicina Genómica (Inmegen) desarrollan un proyecto que utiliza inteligencia artificial (IA) para integrar datos genómicos e imagenológicos, con el propósito de mejorar la clasificación clínica del cáncer de mama y avanzar hacia tratamientos más personalizados. El proyecto, denominado “Integración multimodal de datos genómicos e imagenológicos mediante IA para mejorar la estratificación clínica en cáncer de mama”, es liderado por el investigador Guillermo de Anda Jáuregui, quien recibió el reconocimiento y apoyo de la organización Alianza Médica para la Salud (AMSA) para fortalecer esta línea de trabajo. En el proyecto también participan los investigadores Enrique Hernández-Lemus y Hugo Tovar, junto con estudiantes y especialistas de diversas disciplinas.
De Anda Jáuregui explicó que uno de los principales desafíos en el tratamiento del cáncer de mama es su alta heterogeneidad, ya que la enfermedad puede manifestarse de manera distinta en cada paciente, lo que influye tanto en el pronóstico como en la respuesta a los tratamientos. “Actualmente existen diversas herramientas para estudiar el cáncer de mama, pero integrarlas sigue siendo un reto. Por ello, el proyecto busca utilizar inteligencia artificial para combinar estos datos y generar predictores más precisos”, señaló.
Según el investigador, la IA permite analizar grandes volúmenes de información y detectar patrones que pueden pasar desapercibidos para el ojo humano, capacidades que podrían contribuir a identificar grupos de pacientes con características similares y favorecer la selección de estrategias terapéuticas más adecuadas para cada caso. Entre los avances alcanzados hasta ahora se encuentran la creación de clasificadores basados en información genómica y la consolidación de distintas fuentes de datos, que posteriormente se integrarán con información de imagenología.
En este sentido, uno de los objetivos centrales del estudio es identificar qué pacientes presentan mejores probabilidades de supervivencia y cuáles podrían enfrentar un mayor riesgo de recurrencia de la enfermedad. “Contar con esta información puede ayudar a tomar decisiones clínicas de manera anticipada y ofrecer un enfoque más personalizado para cada paciente”, detalló De Anda Jáuregui. El investigador subrayó que el proyecto se desarrolla bajo principios éticos estrictos, con información proveniente de bases de datos abiertas cuyos participantes otorgaron consentimiento informado para fines de investigación, y con mecanismos que garantizan la protección de los datos personales.
Finalmente, De Anda Jáuregui indicó que la aplicación clínica de estas herramientas aún requiere etapas de validación e implementación, aunque consideró que los avances en IA están acelerando el traslado del conocimiento científico hacia la práctica médica. Como parte de los siguientes pasos, señaló que el Inmegen fortalecerá la incorporación de estudiantes de licenciatura y posgrado a estas líneas de investigación, con el propósito de formar nuevas generaciones de especialistas y consolidar equipos multidisciplinarios orientados al desarrollo de tecnologías para la atención de enfermedades complejas.
