El Hospital público Niño Jesús de Madrid lidera el consorcio de investigación Leukodomics, creado para desarrollar "gemelos virtuales" de niños y adolescentes diagnosticados de leucemia con el fin de simular su respuesta a cada tratamiento, probabilidades de éxito, posibles toxicidades y predecir su evolución. Se trata de "modelos digitales personalizados" que integrarán información genética y bioquímica del afectado y de sus células malignas, a partir de tecnologías computacionales y algoritmos procedentes de la ciencia de datos, ha explicado en rueda de prensa el oncólogo Manuel Ramírez Orellana, coordinador del proyecto que ha obtenido 1,85 millones de euros de fondos europeos a través de la Agencia Estatal de Investigación.

Por primera vez, se incorporan recursos informáticos a la investigación de la leucemia infantil permitiendo, en diferentes escenarios simulados, tomar "las mejores decisiones" clínicas sin necesidad de intervención directa en el paciente "minimizando así el nivel de riesgo terapéutico", según el responsable del proyecto. El consorcio, que se compone de cinco grupos de investigación con especialistas en Informática, Matemáticas, Física y Biología, dispone de un periodo de dos años para desarrollar la herramienta que deberá ser validada en ensayos clínicos posteriores.

Participan expertos de la Universidad Complutense y del Instituto del Investigación del Hospital 12 de Octubre (I+12), liderados por el catedrático Francisco Monroy; del laboratorio de Oncología Matemática de la Universidad de Castilla-La Mancha, con Gabriel Fernández al frente; del grupo de Biofísica computacional de la Universidad Francisco de Vitoria, dirigidos por Diego Herráez; y del Centro Nacional de Investigación Cardiovascular (CNIC), con el doctor Carlos Torroja al frente.

"La idea de base es desarrollar una herramienta que ayude al oncólogo a tomar decisiones en la consulta en unos pocos minutos", ha indicado el doctor Ramírez. Se trata de integrar en el sistema toda la información sobre mutaciones y rasgos fenotípicos que permitan identificar "trazas especiales que provocan resistencia al tratamiento y recaídas" en pacientes que han tenido un comportamiento inicialmente positivo tras ser tratados con quimioterapia, ha apuntado el profesor Monroy. Para ello, se van a secuenciar y almacenar los datos genéticos, bioquímicos y biofísicos de las células cancerígenas de 100 pacientes oncológicos del hospital Niño Jesús, como punto de partida de la investigación que permitirá, mediante datos retrospectivos, plantear decisiones prospectivas, ha precisado el doctor Ramírez.

Tras recalcar que "los datos son oro", el profesor Herráez ha definido al gemelo digital como "un ente computacional que tenga almacenada toda la información del paciente", incluso del sustrato físico de las células patológicas. "Es un terreno nuevo, tendremos que desarrollar metodologías nuevas" empleando los avances de la inteligencia artificial, la visión artificial y la algoritmia para progresar en la medicina personalizada, ha añadido Herráez. Gabriel Fernández ha apuntado que "hace diez años era casi quimérico reunir a médicos e informáticos para ofrecer una herramienta predictiva matemática", mediante algoritmos biocomputacionales eficientes que requieren "la incorporación de información masiva".

El resultado, ha agregado, irá parejo "al volumen de datos de secuenciación genómica, un mapa de características de miles de células" para ofrecer una herramienta de predicción sobre cómo van a reaccionar a determinadas líneas de tratamiento. La leucemia infloblástica aguda es el cáncer más frecuente en niños y adolescentes, y aunque ocho de cada diez logran sobrevivir, supone la principal causa de decesos por cáncer en la población infantil. Las células de los cien pacientes del hospital serán descongeladas y secuenciadas para introducir los datos en el sistema, que integrará toda la información con el objetivo de que esta nueva herramienta pueda ser "trasladable a otras patologías", según el doctor Torroja. Tras presentar "el producto final" dentro de dos años, si resulta exitoso, se necesitarán de cuatro a cinco años de aplicación en la consulta para validar su efectividad con casos reales.

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