Nuevo método predice la respuesta de los pacientes con cáncer a los medicamentos

Crédito: Universidad Tecnológica de Delft

Investigadores de la Universidad Tecnológica de Delft y el Instituto del Cáncer de los Países Bajos (NKI) desarrollaron un algoritmo para predecir la respuesta del paciente a los medicamentos contra el cáncer. Esto nos permite identificar más rápidamente si algunos medicamentos pueden tener un efecto positivo en un paciente específico, incluso para medicamentos complicados como las quimioterapias, donde la respuesta suele ser difícil de predecir. Este método se llama TRANSACT y hace uso de la gran cantidad de datos recopilados previamente a través de la investigación con líneas celulares. Una línea celular consiste en una cepa de células humanas cultivadas artificialmente en una placa de Petri. Estas líneas celulares ya se han utilizado ampliamente para estudiar los mecanismos de resistencia de los fármacos contra el cáncer. Estos hallazgos, sin embargo, hasta ahora se han traducido mal a los humanos. Esto se debe en parte al hecho de que las líneas celulares son un modelo artificial de complejidad limitada en comparación con un tumor real. TRANSACT fue desarrollado para cerrar esta brecha entre los sistemas modelo y la práctica clínica.

Soufiane Mourragui, bioinformática Ph.D. estudiante, desarrolló el algoritmo. Él explica: «Nuestro método, TRANSACT, utiliza datos de respuesta a medicamentos medidos en modelos de líneas celulares para predecir la respuesta de un paciente a ciertos medicamentos contra el cáncer. Desafortunadamente, estos modelos no representan completamente la biología observada en pacientes con cáncer. Para abordar esto problema, TRANSACT utiliza el aprendizaje automático para modelar la biología que es común entre las líneas celulares y los tumores. Hemos demostrado que esto conduce a mejores predicciones en dos conjuntos de datos clínicos. Es fantástico poder utilizar algoritmos informáticos para ayudar potencialmente algún día a los médicos en sus decisiones de tratamiento».

Más posibilidades con el aprendizaje automático

Para el Prof. Dr. Ir. Marcel Reinders, TRANSACT es un primer paso en la dirección correcta. «Ahora podemos predecir mejor cómo reacciona la gente a los medicamentos. Lo interesante es que ahora podemos usar TRANSACT para predecir, para todos los tipos de medicamentos existentes, si un paciente responderá a ellos». El desarrollo de TRANSACT abre nuevas posibilidades para el desarrollo de tratamientos para pacientes con cáncer”, según el Prof. Dr. Lodewyk Wessels. Wessels es líder de grupo en el Instituto del Cáncer de los Países Bajos y ocupa una cátedra en Biología Computacional del Cáncer en la Universidad Técnica de Delft. El aprendizaje automático nos ayuda a centrarnos en los procesos que se comparten entre las líneas celulares y los pacientes, y que juegan un papel importante en la respuesta a los medicamentos. Nuestro objetivo es emplear estos resultados para ayudar a los médicos a seleccionar el mejor tratamiento para el paciente».

Soufiane Mourragui dice: «Aunque nuestro trabajo representa un avance en el área de predicción de la respuesta a los medicamentos, el rendimiento de este nuevo El método aún está lejos de la aplicabilidad clínica y se necesita más investigación para mejorarlo aún más. Pero nos estamos acercando. Con más datos y desarrollo algorítmico, esperamos mejorar el rendimiento».

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El enfoque multialgoritmo ayuda a brindar medicina personalizada para pacientes con cáncer Más información: Soufiane MC Mourragui et al , Predicción de la respuesta del paciente con modelos entrenados en líneas celulares y xenoinjertos derivados del paciente mediante aprendizaje de transferencia no lineal, Procedimientos de la Academia Nacional de Ciencias (2021). DOI: 10.1073/pnas.2106682118 Información del diario: Procedimientos de la Academia Nacional de Ciencias

Proporcionado por la Universidad Tecnológica de Delft Cita: Nuevo método predice la respuesta a los medicamentos de los pacientes con cáncer (8 de diciembre de 2021) consultado el 29 de agosto de 2022 en https://medicalxpress.com /news/2021-12-method-drug-response-cancer-patients.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Además de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El se proporciona contenido para r sólo con fines informativos.