Una nueva herramienta basada en Inteligencia Artificial (IA) y desarrollada por científicos brasileños de la Universidad de San Pablo, en colaboración con investigadores de Polonia, permitirá medir el nivel de agresividad de los tumores a través del análisis de proteínas, lo que servirá para desarrollar terapias muchos más efectivas contra el cáncer.
Según un comunicado de la Fundación de Apoyo a la Investigación del Estado de San Pablo, entidad que financió la investigación, este modelo con IA “permite predecir el comportamiento del cáncer con una precisión sin precedentes”.
El estudio, que fue publicado en la revista especializada Cell Genomics, permitió crear el índice PROTsi, que mide el “stemness”, es decir, el grado de semejanza de las células tumorales con células madre pluripotentes, las cuales tienen la capacidad de convertirse en diferentes tipos celulares del organismo humano. La investigación fue encabezada por la brasileña Tathiane Malta, profesora del Laboratorio de Multiómica y Oncología Molecular de la Facultad de Medicina de la USP, y el profesor Maciej Wiznerowicz, de la Universidad de Ciencias Médicas de Poznan, Polonia.
Los investigadores explicaron que, a diferencia de modelos anteriores que usaban datos genéticos y epigenéticos como expresión de ARN (ácido ribonucleico) o metilación del ADN (ácido desoxirribonucleico), el PROTsi usa datos proteómicos, esto significa que realiza un estudio de proteínas expresadas en células tumorales. Esto la convierte en una herramienta que tiene más posibilidades de uso clínico, dado que muchas de esas proteínas son tratadas por medicamentos que ya se encuentran disponibles.
"Desarrollamos este modelo utilizando datos del Consorcio de Análisis Proteómico Clínico de Tumores (CPTAC, siglas en inglés), analizando más de 1.300 muestras de 11 tipos diferentes de cáncer, incluidos mama, pulmón, riñón, útero, colon y páncreas", detalló Malta. Los investigadores sumaron los datos de PROTsi con el análisis de 207 células madre pluripotentes, lo que les permitió encontrar proteínas clave asociadas a tumores que tienen comportamientos más agresivos.
Durante la validación del modelo, el PROTsi demostró ser muy eficiente a la hora de distinguir entre muestras tumorales y no tumorales, así como entre células madre y células diferenciadas, con un desempeño destacado en cánceres de cabeza, útero, páncreas, y cuello, así como en tumores cerebrales pediátricos.
De acuerdo con datos de la Organización Mundial de la Salud (OMS), cada minuto se diagnostican 40 nuevos casos de cáncer en todo el mundo. En Brasil, por ejemplo, se registraron 704.000 nuevos casos de cáncer cada año entre 2023 y 2025, siendo los tipos más frecuentes el de mama, piel no melanoma, colon, próstata, pulmón, recto y estómago.
Los científicos que llevaron a cabo este trabajo también pusieron el foco sobre la tomografía computarizada, el procedimiento que permite obtener una serie de imágenes del interior del cuerpo que luego se utilizan para diagnosticar enfermedades o definir tratamientos médicos más certeros. "La TAC puede salvar vidas, pero a menudo se pasan por alto sus posibles daños. Dado el gran volumen de uso de la TAC en los Estados Unidos, podrían darse muchos cánceres en el futuro si las prácticas actuales no cambian", indicó Rebecca Smith-Bindman, autora principal del estudio, que también advierte que el mayor riesgo de usar la TAC se presenta en bebés, niños y adolescentes.
Un estudio en Estados Unidos señaló que la radiación electromagnética de la tomografía computarizada podría causar más de 100.000 casos de cáncer.
