¿Qué pasaría si encontráramos la forma de detectar el cáncer antes de que se propague y se vuelva incontrolable? ¿O si pudiésemos adaptar los tratamientos para cada paciente, aumentando las posibilidades de cura? La respuesta está en los biomarcadores y en el análisis de estos a través de la inteligencia artificial, una tecnología revolucionaria que está aportando soluciones contra el cáncer. En este artículo, te damos la oportunidad de conocer qué son los biomarcadores, cómo se manejan en la medicina de precisión y cómo están cambiando el mundo de la oncología de manera definitiva.
¿Qué son los biomarcadores?
Los biomarcadores son sustancias o indicadores biológicos que permiten medir y cuantificar la presencia o ausencia de una enfermedad, la gravedad de la patología o el efecto de una terapia. Los biomarcadores se pueden estudiar a partir de diferentes tipos de muestras biológicas, como sangre, orina, tejido tumoral y otros fluidos corporales.
En el contexto del cáncer, los biomarcadores son particularmente importantes para ayudar a los médicos a determinar el diagnóstico, la progresión de la enfermedad, la selección del tratamiento y el seguimiento de la terapia. Por ejemplo, la presencia de ciertos biomarcadores en el tejido tumoral puede indicar la probabilidad de que el cáncer se propague a otras partes del cuerpo, y los cambios en los niveles de biomarcadores en la sangre pueden indicar si un tratamiento está funcionando o no.
¿Cómo están revolucionando los biomarcadores y la inteligencia artificial la lucha contra el cáncer?
La tecnología machine learning, en el campo de la inteligencia artificial, sirve para analizar grandes conjuntos de datos de biomarcadores y predecir el riesgo de cáncer, la progresión de la enfermedad y la respuesta a la terapia personalizada. Al utilizar algoritmos de aprendizaje automático para identificar patrones en los datos, los profesionales oncólogos pueden identificar biomarcadores que ayudan a mejorar el desarrollo y la evolución positiva de la enfermedad, así como identificar datos de expresión de tumores que están asociados con una mayor o menor supervivencia de los pacientes. Esto puede ayudar a los médicos a seleccionar, por ejemplo, tratamientos más o menos agresivos, dependiendo del pronóstico.
Desde KeyZell, utilizamos el sistema OPS (Oncology Precision System), una herramienta SaaS (Software as a Service) que hace que, a través de la machine learning, se procesen hasta 112 biomarcadores suponiendo un gran paso ya que mejora la toma de decisiones de los oncólogos en la elección del mejor tratamiento en función de las características únicas del paciente.
