MADRID, 22 May. (EUROPA PRESS) -
La presidenta de la Sociedad Española de Hematología y Hemoterapia (SEHH), María Victoria Mateos, ha asegurado, en la jornada 'Inteligencia Artificial en mieloma múltiple', que la inteligencia artificial (IA) "ayudará a analizar todas las variables diagnósticas y factores de riesgo de los pacientes con mieloma para poder ofrecerles una medicina personalizada de precisión en el abordaje del mieloma, en particular, y del cáncer hematológico, en general".
La SEHH ha colaborado con el Complejo Hospitalario Universitario de Santiago (CHUS) en el análisis de una gran base de datos donde se recogen variables clínicas y genómicas de una serie de pacientes con mieloma tratados de forma heterogénea.
"Hemos sido capaces de describir un modelo predictivo del tratamiento óptimo para cada paciente en base a cinco variables clínicas, lo que redunda en un claro beneficio para este grupo de población", ha explicado la presidenta de la SEHH.
Asimismo, la experta ha señalado que hay pacientes que "se han beneficiado más de la combinación de dos fármacos que de las triples combinaciones".
Por este motivo, la presidenta ha asegurado que la IA "aportará un carácter predictivo al abordaje futuro del mieloma, no solo priorizando los tratamientos más eficaces, sino también optimizando los acontecimientos adversos que un paciente puede desarrollar a partir de la administración de las diferentes terapias disponibles, y en base a las características personales, enfermedades concomitantes y particularidades genéticas".
"Me atrevo a decir que la IA nos ayudará a identificar a aquellos
pacientes que puedan tener un componente monoclonal y predecir el riesgo potencial de desarrollar mieloma", ha declarado la doctora Mateos asegurando que más del cinco por ciento de la población mayor de 70 años tiene dicho componente monoclonal.
Para la hematóloga del CHUS y co-coordinadora de la jornada, Marta Sonia González, la IA "es una herramienta fantástica que permitirá alcanzar el objetivo de individualizar el tratamiento de los pacientes y hacer verdadera medicina de precisión".
Esta tecnología "puede mejorar el proceso de descubrimiento y desarrollo de nuevos fármacos, acortando de forma considerable las primeras fases del desarrollo preclínico; optimizar la inclusión, reclutamiento y análisis de datos en los ensayos clínicos; y monitorizar la eficacia y toxicidad de nuevos medicamentos
después de su comercialización", ha añadido.
Por su parte, el hematólogo del Grupo de Hematología Computacional y Genómica del Instituto de Investigación Sanitaria de Santiago de Compostela y co-coordinador de la jornada, Adrián Mosquera, ha señalado que, en el campo de la hematología, esto se traducirá en "un diagnóstico más preciso, mejor predicción del riesgo de las neoplasias hematológicas y selección de terapias de manera personalizada".
No obstante, la disponibilidad de bases de datos de alta calidad y de recursos humanos especializados "son dos factores limitantes para la implementación de la IA", ha especificado Mosquera.
