Los investigadores buscan ampliar SCORPIO para su uso global, especialmente en entornos con recursos limitados.
Investigadores del Tisch Cancer Institute de Mount Sinai, colaboraron con el Memorial Sloan Kettering Cancer Center (MSK) para el desarrollo de una innovadora herramienta con el potencial de revolucionar el tratamiento de pacientes con cáncer. Esta herramienta, denominada SCORPIO, utiliza inteligencia artificial (IA), específicamente machine learning, para predecir que tan bien responden los pacientes con cáncer a un tipo de tratamiento llamado inhibidores de puntos de control inmunitario (ICI, en inglés).
Los ICIs, son medicamentos que ayudan al sistema inmunitario a reconocer y atacar células cancerosas. Los “puntos de control”, se refieren a mecanismos que evitan que el sistema inmunitario ataque células sanas, pero que algunos tipos de cáncer los aprovechan para esconderse. Los ICIs logran bloquear estas señales permitiendo que el sistema inmunitario ataque de manera eficaz al cáncer.
SCORPIO, basado en análisis de sangre rutinarios y fácilmente disponibles, supera a los biomarcadores existentes aprobados por la Administración Federal de Alimentos y Medicamentos de Estados Unidos (FDA, en inglés), como la carga mutacional tumoral y la inmunotinción PD-L1, en la predicción de las respuestas de los pacientes a los ICIs.
Un estudio que detalla el desarrollo y el funcionamiento de SCORPIO fue publicado en Nature Medicine. El estudio indica cómo SCORPIO fue diseñado para predecir si un paciente con cáncer responderá a los ICIs, usando análisis de sangre de rutina y datos clínicos básicos, sin necesidad de pruebas genómicas o inmunológicas avanzadas.
SCORPIO fue entrenado con datos de 1,628 pacientes tratados con ICIs en 17 tipos de cáncer del MSK Center. Posteriormente, fue sometido a una evaluación interna con 2,511 pacientes y 19 tipos de cáncer. SCORPIO mostró una precisión superior para predecir supervivencia a 6-30 meses, con valores área bajo la curva (AUC, en inglés) (t) entre 0.759 y 0.763, en comparación con el marcador estándar tumor mutational burden (TMB), que mostró valores más bajos (AUC entre 0.503 y 0.543).
Asimismo, SCORPIO también predijo beneficios clínicos, como respuesta tumoral o estabilidad prolongada, con una precisión (AUC) mayor que TMB (0.714 vs. 0.546 en algunos casos). Además, para la validación externa, fue validado con datos de diez ensayos clínicos globales (4,447 pacientes) y una cohorte real del Mount Sinai Health System (1,159 pacientes). En ambos, SCORPIO mantuvo un desempeño sólido, superando incluso las pruebas de inmunotinción de PD-L1, otro método común.
“Estamos entusiasmados con el potencial de esta tecnología para democratizar el acceso al tratamiento personalizado del cáncer, haciendo que la atención oncológica sea más eficiente, asequible y equitativa para los pacientes”, expresó el Dr. Diego Chowell, profesor de Inmunología e Inmunoterapia en Icahn School of Medicine de Mount Sinai, y líder del estudio.
“La facilidad y asequibilidad de SCORPIO lo convierten en un revulsivo para la oncología. Mediante el uso de datos clínicos fácilmente disponibles, podemos garantizar que más pacientes, independientemente de las barreras geográficas o financieras, tengan acceso a una atención oncológica de precisión. Esta herramienta no sólo podría mejorar los resultados de los pacientes, sino también ayudar a minimizar los costes sanitarios al eliminar la necesidad de tratamientos innecesarios”, agregó el Dr. Chowell.
SCORPIO ofrece un enfoque práctico y accesible para predecir los resultados de tratamientos con ICIs, utilizando análisis de sangre de rutina y datos clínicos básicos. Esto lo hace aplicable en múltiples entornos médicos y diversos tipos de cáncer, destacando su potencial para mejorar la selección de tratamientos en oncología. Por ello el equipo de investigadores busca ampliar SCORPIO para su uso global, especialmente en entornos con recursos limitados.
“Los próximos pasos de esta investigación consisten en colaborar con hospitales y centros oncológicos para validar prospectivamente el uso del modelo en diversos entornos clínicos y recabar información para optimizar la herramienta”, explica el Dr. Luc Morris, coautor principal del estudio en el MSK.
Finalmente, el Dr. Chowell, expresó sus intenciones de realizar mejoras al algoritmo para aumentar la precisión y el poder predictivo de SCORPIO, lo cual potencialmente impulsaría su aplicación a otros tratamientos contra el cáncer. “Colectivamente, estos pasos podrían ayudar a establecer SCORPIO como una herramienta vital en oncología personalizada, mejorando los resultados de los pacientes y la eficiencia de la atención médica en todo el mundo”, finalizó.
