DISEÑAN KIT DE DIAGNOSTICO PARA CÁNCER DE PRÓSTATA CON AYUDA DE IA

Investigación de la UBA en kits de diagnóstico para cáncer de próstata.

Investigadoras e investigadores de la Universidad de Buenos Aires desarrollaron un kit de diagnóstico económico para el cáncer de próstata utilizando inteligencia artificial. Esto volverá más eficiente el diagnóstico y pronóstico del cáncer, y podría ayudar a implementar la medicina de precisión en toda Latinoamérica.

El proyecto fue seleccionado finalista del Premio Merck-Conicet 2024 de Innovación en Ciencias de la Salud. También obtuvo una mención en el Premio de la Fundación Florencio Fiorini, por Desarrollos tecnológicos en salud.

El equipo responsable de científicas y científicos del Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, llevan más de 10 años estudiando el cáncer de próstata. 

En los últimos años vienen trabajando con un equipo multidisciplinario de biólogos, bioquímicos, médicos y bioinformáticos con el objetivo de desarrollar una plataforma que utiliza herramientas de la inteligencia artificial para reducir la incertidumbre de los pacientes con cáncer, que podría potenciar el acceso al diagnóstico de precisión de esta enfermedad.

“Consideramos que nuestro desarrollo es una revolución para la salud. Si bien arrancamos con un kit genómico de precisión para cáncer de próstata, estamos preparados para expandir nuestra idea a otros tipos de cáncer”, explicó Geraldine Gueron, investigadora del CONICET en el Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales (IQUIBICEN, UBA-CONICET).

“El kit ya fue validado exitosamente de forma bioinformática en muestras de pacientes con diferentes sets de datos independientes", explicó Gueron. “Ahora viene la etapa de validarlo a nivel clínico, para lo que ya tenemos acuerdos con diferentes hospitales públicos y privados”.

Diagnóstico más económico y eficiente

“Nosotros arrancamos con el cáncer de próstata como caso de estudio, primero porque es una patología con la que ya veníamos trabajando hace años, pero también porque es uno de los más frecuentes en hombres”, explicó Geraldine Gueron. 

Actualmente el diagnóstico del cáncer de próstata no es lo suficientemente preciso. De forma inicial se puede hacer prevención con el análisis sanguíneo, con un biomarcador que es el conocido PSA, o antígeno prostático específico. Si ese valor no es bajo, se hace análisis tacto rectal. 

Si el valor del PSA es alto, se hace una biopsia, y luego el estudio de precisión. Para este último se necesita conocer las características genéticas que hacen único a cada tumor, es decir, cada caso de cada paciente en particular. 

“Eso se puede hacer en la actualidad, es lo que llamamos medicina personalizada, pero para hacerlo necesitás herramientas que son costosas y poco accesibles”, explicó Gueron.

“Es ahí donde nosotros decidimos meternos, para salvar ese problema de costo y de acceso. Así fue que generamos una solución disruptiva, que es un kit de diagnóstico genómico de precisión, con un valor que es unas 20 veces menor que lo que hay en el mercado”, agregó la investigadora de la UBA.

Ese tipo de kits de diagnóstico, en el mercado, suelen costar unos 4000 dólares. Lo que hacen es analizar una cierta cantidad de genes, entre 20 y 50, para poder hacer el pronóstico de un tumor, es decir, determinar si va a ser más o menos agresivo.

Inicialmente se estimaría eso con una biopsia, pero puede ser que un tumor no parezca tan agresivo al ojo. Determinando la parte genética de ese tumor, se puede saber cuál es el riesgo del paciente con mucha precisión. Es decir, si va a ser más o menos agresivo. Eso ayuda al médico a determinar qué tipo de terapia, tratamiento o procedimiento puede y debe encarar.

“Nosotros pudimos reducir la cantidad de genes necesarios a entre 5 y 10. Lo que hicimos fue utilizar inteligencia artificial, que son modelos de machine learning, para determinar cuáles son esos genes que te pueden indicar cuál es la agresividad del tumor. Y así generamos lo que llamamos un score de riesgo”, explicó Gueron.

“Eso nos permite determinar cuál es el perfil genómico del tumor y decir qué paciente tiene más riesgo de sufrir una enfermedad agresiva. Y lo hicimos de tal manera que solo mirando esa cantidad de genes podemos igualar la predicción de lo que hay en el mercado, que sale 4.000 dólares. No solo eso, en algunos casos mejoramos la predicción”, contó la investigadora.

Lo que hace tan revolucionario al sistema desarrollado por el equipo dirigido por Gueron es que se vale de equipamientos que están en casi cualquier centro de salud. Se trata de las máquinas de PCR, que se hicieron tan famosas durante la pandemia de COVID. Justamente gracias a que servían para el diagnóstico, es que se dispersaron por toda la región.

“No se necesita un equipamiento muy sofisticado para nuestro kit. Eso es lo que lo hace tan accesible, porque ya se tiene la maquinaria y el personal capacitado para poder ver esos kits en todo el país y en toda Latinoamérica”, aclaró Gueron. “No hace falta mirar 50 genes, hacer lo que se llama transcriptómica, lo que eleva mucho el costo. Con nuestro kit, sólo entre 5 y 10 genes alcanzan, y puede hacerse en máquinas de PCR en tiempo real”.

Validación clínica y una patente

Actualmente el equipo de investigación está trabajando en la parte computacional para poder abrirse a otras patologías, no sólo cáncer. A la vez que han logrado acuerdos con hospitales públicos y privados para iniciar la validación clínica. 

Para hacerlo deben llevar adelante lo que se conoce como estudios retrospectivos y prospectivos. Los primeros estudian muestras existentes de pacientes que ya fueron tratados, mientras que los segundos son con datos actuales y a futuro. Actualmente están en la primera etapa, y están por empezar la segunda

Este tipo de estudios requiere de un mayor presupuesto. La validación clínica puede llevar unos dos años, si bien depende en gran parte de que se pueda contar con una financiación constante y adecuada.

“Ahora lo que sigue es poder lograr una patente al menos provisional del test Pre-Gen. Lo estamos probando en la parte computacional también con leucemias, cáncer de páncreas, vejiga. Es igual que el trabajo que hicimos con próstata, con los pacientes con leucemias. Es aplicar el mismo algoritmo”, explicó Gueron.

“Creo que nuestro proyecto sale de lo que se suele decir como ir de fracaso en fracaso sin perder el entusiasmo. Así es como finalmente se encuentra un puente entre lo que realmente necesita el médico y lo que analiza el científico. Haber llegado a ese punto en el que un médico te dice esto sirve de verdad para la toma de decisiones, para nosotros es un éxito absoluto. Entender esa necesidad es clave”, agregó la investigadora. 

“Estamos seguros que este desarrollo puede cambiar el mapa epidemiológico de esta enfermedad y de otras. Tenemos una plataforma que produce modelos predictivos de altísima precisión”, concluyó Gueron. “Es algo que en nuestra región no se está haciendo, esta medicina de precisión, y en países desarrollados se usa poco, porque es caro. Pero los costos irán bajando con desarrollos como el nuestro”.