{"id":68096,"date":"2026-03-09T09:39:59","date_gmt":"2026-03-09T15:39:59","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=68096"},"modified":"2026-03-09T09:44:24","modified_gmt":"2026-03-09T15:44:24","slug":"una-herramienta-de-ia-podria-ayudar-a-elegir-la-quimioterapia-mas-adecuada-para-cancer-de-pancreas-avanzado","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/avance-de-la-ciencia\/una-herramienta-de-ia-podria-ayudar-a-elegir-la-quimioterapia-mas-adecuada-para-cancer-de-pancreas-avanzado\/","title":{"rendered":"An AI tool could help choose the most appropriate chemotherapy for advanced pancreatic cancer"},"content":{"rendered":"
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Un biomarcador desarrollado a partir de im\u00e1genes de biopsias permitir\u00eda anticipar qu\u00e9 pacientes se beneficiar\u00e1n m\u00e1s de distintos reg\u00edmenes de tratamiento.<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Investigadores del Cedars-Sinai Medical Center desarrollaron un biomarcador basado en inteligencia artificial capaz de predecir qu\u00e9 tipo de quimioterapia podr\u00eda resultar m\u00e1s beneficiosa para pacientes con c\u00e1ncer de p\u00e1ncreas avanzado. El avance fue publicado en la revista cient\u00edfica Journal of Clinical Oncology<\/em><\/a>.<\/p>

El estudio se centra en el adenocarcinoma ductal pancre\u00e1tico, una de las formas m\u00e1s agresivas de c\u00e1ncer. En estos casos, la quimioterapia sigue siendo el tratamiento principal, pero actualmente existen dos esquemas terap\u00e9uticos comunes y no hay evidencia clara que indique cu\u00e1l es superior para cada paciente. Esto hace que la decisi\u00f3n dependa, en gran medida, del estado general del paciente y de la preferencia cl\u00ednica.<\/p>

Para abordar esta incertidumbre, el equipo desarroll\u00f3 un sistema denominado CHAI (Computational Histology Artificial Intelligence), capaz de analizar im\u00e1genes digitalizadas de biopsias te\u00f1idas con hematoxilina y eosina, un procedimiento est\u00e1ndar en patolog\u00eda. El modelo utiliza aprendizaje profundo para identificar caracter\u00edsticas microsc\u00f3picas del tumor y su microambiente, como la forma y distribuci\u00f3n de los n\u00facleos celulares, la infiltraci\u00f3n inmunitaria o la densidad del estroma. A partir de estos patrones, el sistema genera un biomarcador que indica si el tumor probablemente responder\u00e1 mejor a un r\u00e9gimen basado en fluoropirimidinas o a uno basado en gemcitabina.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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El desarrollo del biomarcador se realiz\u00f3 con datos de 178 pacientes tratados en centros oncol\u00f3gicos de Estados Unidos. Posteriormente, el modelo se valid\u00f3 en una cohorte independiente de 299 pacientes procedentes de dos estudios prospectivos internacionales. En este grupo, el sistema clasific\u00f3 a los pacientes seg\u00fan el tipo de quimioterapia con mayor probabilidad de beneficio.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Los resultados mostraron que los pacientes cuyo biomarcador indicaba preferencia por terapias con fluoropirimidinas tuvieron mejores resultados cuando recibieron ese tipo de tratamiento, con una supervivencia global mediana de 14.4 meses frente a 11.7 meses cuando recibieron gemcitabina. En el caso de quienes fueron clasificados como candidatos ideales para gemcitabina, el tiempo hasta cambiar de tratamiento o fallecer fue mayor cuando recibieron ese r\u00e9gimen.<\/p>

En conjunto, los investigadores estimaron que casi la mitad de los pacientes en la cohorte de validaci\u00f3n podr\u00edan haber recibido un tratamiento diferente si la decisi\u00f3n se hubiera guiado por el biomarcador.<\/p>

Una de las ventajas del enfoque es que utiliza im\u00e1genes de biopsias que ya forman parte del diagn\u00f3stico cl\u00ednico, sin requerir pruebas adicionales ni consumir m\u00e1s tejido tumoral. Adem\u00e1s, el an\u00e1lisis puede completarse en menos de 72 horas, lo que permitir\u00eda integrarlo en la toma de decisiones terap\u00e9uticas al inicio del tratamiento.<\/p>

Los autores se\u00f1alan que todav\u00eda se requieren estudios prospectivos adicionales antes de su adopci\u00f3n cl\u00ednica generalizada. Sin embargo, consideran que este tipo de herramientas basadas en patolog\u00eda digital e inteligencia artificial podr\u00edan contribuir a personalizar la selecci\u00f3n de tratamientos en un c\u00e1ncer donde las opciones terap\u00e9uticas siguen siendo limitadas.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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ASCO PUBS<\/strong><\/p>

https:\/\/ascopubs.org\/doi\/pdf\/10.1200\/JCO-25-02199<\/a><\/p>

CEDARS-SINAI<\/strong><\/p>

https:\/\/www.cedars-sinai.org\/newsroom\/new-ai-tool-predicts-best-pancreatic-cancer-treatment\/<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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