Recaída en cáncer de endometrio

María J. Macias

Instituto de Investigación Biomédica (IRB Barcelona), España

Cada año se diagnostican 400.000 nuevos casos de cáncer de endometrio en todo el mundo. Sin embargo, con los modelos de clasificación molecular actuales, casi dos tercios de las pacientes no reciben un pronóstico claro. Además, tras el tratamiento, un porcentaje de las mujeres sufren recidivas y desarrollan metástasis.

Durante los últimos tres años, el equipo al frente de este proyecto ha llevado a cabo un estudio innovador en el que se ha combinado transcriptómica, datos clínicos y algoritmos de aprendizaje automático para encontrar biomarcadores que permitan identificar a aquellas mujeres con más probabilidad de sufrir una recidiva y de desarrollar la forma más agresiva de la enfermedad. A partir del estudio de los datos moleculares y clínicos de 200 pacientes del Hospital de la Santa Creu i Sant Pau de Barcelona, se han logrado definir características que permiten predecir con mucha precisión en qué casos se producirá una recidiva de la enfermedad y diagnosticar tumores que los actuales protocolos estándar no son capaces de clasificar.

En el presente proyecto, el objetivo es validar esos resultados ampliando el número de muestras con que se ha entrenado el primer algoritmo de inteligencia artificial, mediante datos de pacientes procedentes también de otros centros hospitalarios. Una vez validado el modelo, se explorará su transferencia a la clínica como herramienta para diseñar nuevos protocolos definiendo mejor los grupos de riesgo de recidiva, ajustar los tratamientos adyuvantes y evitar tratamientos excesivos. Además, este modelo permitiría optimizar el seguimiento y el tratamiento de las pacientes de alto riesgo, así como identificar nuevas dianas terapéuticas.

Validation of a new methodology and biomarkers for predicting relapse in endometrial cancer patients

Fase 1