Investigadores de Cedars-Sinai Cancer, utilizaron una herramienta de medicina de precisión para identificar biomarcadores que podrían relacionarse con el cuidado de cáncer de páncreas.
Investigadores de Cedars-Sinai Cancer, han utilizado un nuevo método de medicina de precisión e inteligencia artificial (IA) llamada Molecular Twin Precision Oncology Platfom. Esta herramienta tiene la capacidad de identificar biomarcadores que superan la prueba estándar de predicción de supervivencia de cáncer de páncreas. Además, la plataforma cuenta con el respaldo de un estudio published in Nature Cancer, en el cual se demuestra la viabilidad de esta herramienta y su potencial para guiar hacia un mejor tratamiento para los pacientes con cáncer.
Según el Dr. Dan Theodorescu director de Cedars-Sinai Cancer, la plataforma de gemelo molecular o Molecular Twin puede ser utilizado en estudios sobre cualquier tipo de tumores, incluyendo cáncer de páncreas que tiene mayor dificultar para su tratamiento. “Utilizando nuestra tecnología Molecular Twin, prevemos crear pruebas que puedan utilizarse incluso en lugares que carecen de acceso a recursos y tecnología avanzados, emparejando a los pacientes con las terapias más eficaces y ampliando la disponibilidad de la medicina de precisión”, agregó.
El estudio incluyó el análisis, a través de Molecular Twin, de muestras de tejidos y de sangre de 74 pacientes con los tipos más comunes y más agresivos de cáncer de páncreas.
Posteriormente, los investigadores combinaron 6,363 datos biológicos distintos incluyendo información genética y molecular para crear el modelo, el cual predijo con exactitud la supervivencia de la enfermedad en el 87% de los pacientes. A continuación, utilizaron IA para crear un modelo que funcionara de la misma forma, pero solo usando 589 puntos de datos.
Estos modelos mejoraron los resultados de la única prueba de cáncer de páncreas aprobada por la Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA, en inglés). Además, los resultados fueron validados por conjuntos de datos independientes de The Cancer Genome Atlas, Massachusetts General Hospital, y Johns Hopkins University.
“Ya habíamos emprendido una recogida exhaustiva de muestras de sangre y tejidos de pacientes con cáncer de páncreas, lo que nos brindó una buena oportunidad para probar la plataforma Molecular Twin. A medida que ampliemos la plataforma con más pacientes, Molecular Twin se convertirá en una herramienta aún más sólida, no sólo en el cáncer de páncreas, sino en todos los tipos de cáncer”, explicó Arsen Osipov, líder del programa de la Clínica Multidisciplinar de Cáncer de Páncreas y del Programa de Medicina de Precisión del Cedars-Sinai Cancer.
Por su parte, la Dra. Jennifer Van Eyk, directora de biosistemas clínicos avanzados en Cedars-Sinai, explicó que las proteínas resultaron ser los principales impulsores de los modelos de cáncer de páncreas y así conocer la respuesta del organismo de los pacientes con cáncer.
De esta forma, esta plataforma y estos modelos pueden ayudar al descubrimiento de biomarcadores de otros tipos de cáncer y abrir el camino hacia el desarrollo de nuevos tratamientos contra estas enfermedades.
