IA y modelado matemático dan un paso revolucionario contra el cáncer

IA y modelado matemático impulsan avances en inmunoterapia personalizada contra el cáncer

Lainteligencia artificial(IA) y el modelado matemático emergen como herramientas clave en el desarrollo de la medicina personalizada para el tratamiento del cáncer, especialmente en el campo de la inmunoterapia. Estas tecnologías no solo profundizan la comprensión de la enfermedad a nivel molecular, sino que también permiten predecir con mayor precisión los resultados de los tratamientos.

Según la Organización Mundial de la Salud (OMS), el cáncer fue responsable de aproximadamente 10 millones de muertes en 2020, representando una de cada seis defunciones a nivel global. A pesar de los avances médicos, la enfermedad continúa siendo un desafío crítico para la salud pública y la economía.

Un estudio publicado en Nature Computational Science en 2022 por el Dr. Zhihui Wang, profesor de biología computacional en el Hospital Houston Methodist, y el Dr. Joseph Butner, destaca el potencial del modelado matemático para optimizar la inmunoterapia personalizada. "Esperamos que las estrategias de tratamiento de inmunoterapia basadas en modelos computacionales e IA se conviertan en una parte crítica de las terapias de próxima generación", afirmó el Dr. Wang.

Las investigaciones subrayan que la inmunoterapia, mediante métodos como inhibidores de puntos de control inmunitario, transferencia adoptiva de células y vacunas oncológicas, resulta más efectiva al combinarse con tratamientos tradicionales como quimioterapia o radioterapia, aprovechando un enfoque sinérgico.

Actualmente, más de 600 medicamentos oncológicos se encuentran en desarrollo, incluyendo al menos 30 agentes inmunoterapéuticos aprobados por la Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA). No obstante, el costo y la complejidad de los ensayos clínicos limitan la exploración de todas las posibles combinaciones. En este contexto, la IA y el modelado matemático se consolidan como herramientas esenciales para identificar combinaciones terapéuticas óptimas y predecir su eficacia de forma más rápida y precisa.

El Dr. Wang enfatizó la relevancia de la cooperación interdisciplinaria: "Esperamos que los científicos computacionales continúen esforzándose por establecer mejoras más colaborativas con médicos y oncólogos para cerrar esta brecha y aumentar la probabilidad de traducir su trabajo de modelado matemático a la clínica", declaró a NotiPress.

Además de mejorar los resultados clínicos, estas tecnologías facilitan la identificación de cambios genéticos relevantes, optimizan las terapias dirigidas yreducen los efectos secundariosal adaptar los tratamientos a las características moleculares de cada paciente.

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