Hacer de la medicina personalizada en pacientes oncológicos una realidad es uno de los objetivos del proyecto Dipcan (Digitalización y Manejo de la Medicina Personalizada en Cáncer), puesto en marcha hace cerca de dos años desde la fundación MD Anderson Cancer Center de Madrid. Liderado por Eurofins Megalab, cuenta además con financiación europea y la participación de Pangaea Oncology, Quibim, Genomcore, Atrys Heath y Artelnics.
Para llegar a este objetivo, "los pacientes reclutados (unos 900 de los 2.000 que tendrá finalmente) obtienen sus análisis y consulta en un día, además de pruebas de imagen si vienen de fuera de Madrid", relata a Diario Médico Fabio Franco, oncólogo del MD Anderson y miembro del comité científico del proyecto.
Estos pacientes lo son de tumores sólidos metastásicos, en muchos casos "en situación avanzada tras líneas de tratamiento que no han tenido éxito". Por ello, se recopilan datos clínicos estandarizados, datos genómicos, datos anatomopatológicos y datos de imágenes de resonancia magnética, con el objetivo de "conocer a fondo el tumor y acertar con el tratamiento, así como saber por qué otros han fracasado".
Este conocimiento, explica Franco, deriva en la mayor parte de los casos del resultado de la secuenciación del tejido preciso obtenido mediante técnicas de patología digital. "Es una información que habitualmente no se tiene, y que estamos viendo que resulta fundamental para conocer las alteraciones moleculares del tumor y tratarlo".
'Big data' para conocer el cáncer a fondo
El reclutamiento de pacientes, que comenzó en julio de 2022 y terminará a finales de este año, se realiza "gracias a la difusión que ha tenido el proyecto, muy activo en redes sociales -en parte por las asociaciones de pacientes-, de modo que algunos pacientes se inscriben directamente y otros vienen derivados por su oncólogo, que recibe además toda la información que obtenemos".
Sin embargo, Dipcan tiene otro objetivo, bastante ambicioso según sus impulsores: con todos los datos recopilados "se diseñará un algoritmo de inteligencia artificial (IA) que, mediante simulación y sistematización, permitirá mejorar el diagnóstico y personalizar los tratamientos de la inmensa mayoría de los tumores sólidos".
Asimismo, el desarrollo de este modelo de IA crecerá gracias a la sistematización en la recogida de datos y la combinación de resultados clínicos, analíticos, patológicos y de imagen. El fin último, adelanta Franco, es "no solo individualizar tratamientos, sino tener un mapa colectivo del cáncer en la población española".
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