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La inteligencia artificial y el modelado matemático emergen como dos herramientas cruciales para el desarrollo de la medicina personalizada en la lucha contra el cáncer. Estas tecnologías no solo mejoran la comprensión de la fisiopatología a nivel molecular, sino que también permiten predecir con mayor precisión los resultados de los tratamientos, especialmente en el campo de la inmunoterapia.
Según la Organización Mundial de la Salud (OMS), el cáncer es responsable de una de cada seis muertes a nivel mundial, con aproximadamente 10 millones de fallecimientos registrados en 2020. A pesar de los avances en oncología, la enfermedad sigue representando un desafío global, tanto en términos de salud como económicos.
Un estudio publicado en Nature Computational Science en 2022 por el Dr. Zhihui Wang, profesor de biología computacional en medicina del Hospital Houston Methodist, y el Dr. Joseph Butner, examina cómo el modelado matemático puede revolucionar 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.
Esta investigación resalta la importancia de las colaboraciones entre médicos y biólogos computacionales para aplicar de manera eficiente estos avances. La inmunoterapia, que incluye métodos como inhibidores de puntos de control inmunitario, transferencia adoptiva de células y vacunas, es más efectiva cuando se combina con tratamientos tradicionales como la quimioterapia o la radioterapia, abordando múltiples vías terapéuticas de forma sinérgica.
Actualmente, existen más de 600 medicamentos oncológicos, incluidos al menos 30 agentes inmunoterapéuticos aprobados por la Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA). Sin embargo, el alto número de combinaciones posibles y el costo de los ensayos clínicos hacen inviable su evaluación completa mediante métodos tradicionales. En este sentido, la IA y el modelado matemático se presentan como herramientas indispensables para identificar combinaciones óptimas y predecir su eficacia.
El Dr. Wang subraya la necesidad de fortalecer la colaboración 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”, afirmó a NotiPress.
Con la aplicación de estos avances en la medicina personalizada se podría no solo mejorar los resultados terapéuticos, sino también reducir efectos secundarios, ajustando los tratamientos a las características genéticas y moleculares de cada paciente. Además, estas tecnologías permiten desentrañar la base molecular de los tumores, identificar cambios genéticos relevantes y personalizar las terapias dirigidas, contribuyendo a un enfoque más preciso y eficiente en la lucha contra el cáncer.