En un estudio de prueba de concepto, investigadores de los Institutos Nacionales de Salud (NIH) han desarrollado una herramienta de inteligencia artificial (IA) que utiliza datos de células individuales dentro de los tumores para predecir si el cáncer de una persona responderá a un fármaco específico. Investigadores del Instituto Nacional del Cáncer (NCI), parte de los NIH, publicaron su trabajo el 18 de abril de 2024 en Nature Cancer, y sugieren que tales datos de secuenciación de ARN de célula única podrían algún día utilizarse para ayudar a los médicos a adaptar de manera más precisa a los pacientes con cáncer a fármacos que sean efectivos para su cáncer.
En el nuevo estudio, los investigadores investigaron si podían utilizar una técnica de aprendizaje automático llamada aprendizaje por transferencia para entrenar un modelo de IA que predijera las respuestas a los fármacos utilizando datos de secuenciación de ARN a granel ampliamente disponibles, pero luego ajustar ese modelo utilizando datos de secuenciación de ARN de célula única. Utilizando este enfoque en datos de líneas celulares publicados de cribados de fármacos a gran escala, los investigadores crearon modelos de IA para 44 fármacos contra el cáncer aprobados por la Administración de Alimentos y Medicamentos. Los modelos de IA predijeron con precisión cómo responderían las células individuales tanto a fármacos individuales como a combinaciones de fármacos.
Los investigadores probaron entonces su enfoque en datos publicados de 41 pacientes con mieloma múltiple tratados con una combinación de cuatro fármacos y 33 pacientes con cáncer de mama tratados con una combinación de dos fármacos. Los investigadores descubrieron que si solo un clon fuera resistente a un fármaco en particular, el paciente no respondería a ese fármaco, incluso si todos los demás clones respondieran. Además, el modelo de IA predijo con éxito el desarrollo de resistencia en datos publicados de 24 pacientes tratados con terapias dirigidas para el cáncer de pulmón de células no pequeñas.
Los investigadores advirtieron que la precisión de esta técnica mejorará si los datos de secuenciación de ARN de célula única se vuelven más ampliamente disponibles. Mientras tanto, los investigadores han desarrollado un sitio web de investigación y una guía sobre cómo utilizar el modelo de IA, llamado Personalized Single-Cell Expression-based Planning for Treatments In Oncology (PERCEPTION), con nuevos conjuntos de datos.
https://www.nature.com/articles/s43018-024-00756-7
