La biopsia líquida se consolida como una herramienta clave en la oncología de precisión para el cáncer de endometrio, permitiendo detectar concentraciones mínimas de ADN tumoral circulante en sangre y monitorizar la evolución de la enfermedad en tiempo real. Esta técnica abre nuevas vías para optimizar el seguimiento clínico y la toma de decisiones terapéuticas.
La profesora Gema Moreno Bueno, jefa del Laboratorio de Investigación Traslacional de la Fundación MD Anderson Cancer Center España, ha presentado los avances del proyecto europeo Personalized Clinical Management of Endometrial Cancer using Liquid Biopsy, Genomics and Artificial Intelligence (Eclai) en el XI Simposio de Biopsia Líquida, celebrado en Santiago de Compostela.
La biopsia líquida permite detectar ADN tumoral circulante y monitorizar la enfermedad en tiempo real
El simposio, que reunió a más de 300 investigadores, se centró en el potencial de la inteligencia artificial para desarrollar nuevas aplicaciones clínicas de la biopsia líquida.
Eclai: inteligencia artificial para predecir recaídas
El proyecto Eclai, un estudio europeo que involucra a centros de España, Noruega, Estonia y Polonia, analiza datos de 370 pacientes con cáncer de endometrio. Se integran variables clínicas, epidemiológicas y moleculares, junto con información obtenida a través de la biopsia líquida.
El objetivo principal es desarrollar un clasificador basado en inteligencia artificial capaz de predecir el riesgo de recaída desde el momento del diagnóstico, lo que permitiría personalizar el tratamiento oncológico.
Eclai integra inteligencia artificial y datos clínicos para predecir recaídas desde el diagnóstico
Según explica la profesora Moreno Bueno, «Hemos diseñado un estudio prospectivo que incluye pacientes diagnosticadas con cáncer de endometrio sin que aún hayan recibido ningún tipo de tratamiento ni cirugía. Tenemos toda la información de estas pacientes incluyendo datos epidemiológicos, histológicos, de cirugía, moleculares… que son la base del diseño de un algoritmo de predicción basado en aprendizaje autónomo e inteligencia artificial para identificar las variables que tengan más peso a la hora de determinar la progresión de la enfermedad y aportar datos que permitan mejorar el manejo clínico de estas pacientes».
Integración de datos para mejorar el manejo clínico
En este proyecto, la inteligencia artificial actúa como una herramienta integradora que combina información genómica, histológica, clínica y radiológica, generando modelos de predicción más robustos para el diagnóstico y el seguimiento.
«La inteligencia artificial es la herramienta que utilizamos para definir predictores de evolución del paciente. Pero sin los profesionales y sin la información correcta, segmentada, fiable, robusta que usemos y de todos los abordajes que se tienen que tomar desde el punto de vista complementario, la genómica, la histología, la imagen, la radiómica, la biopsia líquida, será difícil que tengamos algoritmos sólidos», señala la investigadora.
El objetivo es personalizar el tratamiento y mejorar el pronóstico en cáncer de endometrio
Uno de los principales desafíos identificados es la necesidad de estandarizar los protocolos entre hospitales para asegurar la reproducibilidad y la aplicabilidad clínica de los resultados.
Hacia la implementación clínica de la biopsia líquida
La investigación actual se centra en la identificación de mutaciones en el ADN tumoral y su correlación con la enfermedad, con el objetivo de trasladar estos avances a la práctica clínica rutinaria. El objetivo final es implementar la biopsia líquida para anticipar la progresión tumoral, personalizar el tratamiento y mejorar el pronóstico en pacientes con cáncer de endometrio, especialmente en aquellas donde la recaída representa un desafío clínico. «La investigación en cáncer exige equipos multidisciplinares. El cáncer es una enfermedad tan heterogénea que necesita que estemos implicados todos para trasladar estos avances al beneficio real de las pacientes», concluye la profesora Moreno Bueno.
