Biomedicina computacional del cáncer

Problema

El sistema inmunitario es un sensor de alerta extremadamente sensible que detecta infecciones y cáncer. Sus respuestas suelen determinar si nos recuperamos o enfermamos gravemente, y aun así seguimos sin disponer de formas de utilizar esta información para guiar los tratamientos. En oncología, todavía dependemos de análisis de sangre centenarios (recuento sanguíneo, PCR) que solo ofrecen una visión muy limitada. Las nuevas tecnologías de célula única ahora nos permiten examinar las células inmunitarias con un nivel de detalle sin precedentes. Combinadas con la inteligencia artificial, podrían revelar cómo surgen los cánceres, cómo pueden detectarse precozmente y cómo adaptar las terapias a cada paciente.

Aproximación

We address this gap by linking clinical trials, experimental systems, and artificial intelligence. Leveraging prior knowledge and large data repositories enables us to build interpretable AI tools that generalize to thousands of patients, enabling detailed views of how the immune system eliminates or fosters tumors. We validate these insights using patient-derived experimental systems. Multimodal data integration frameworks allow us to integrate these insights into existing artificial intelligence workflows for electronic health records, radiology, and pathology data. Link to GitHub  

Abordamos esta brecha vinculando ensayos clínicos, sistemas experimentales e inteligencia artificial. Aprovechar el conocimiento previo y los grandes repositorios de datos nos permite construir herramientas de IA interpretables que se generalizan a miles de pacientes, ofreciendo una visión detallada de cómo el sistema inmunitario elimina o favorece los tumores. Validamos estas observaciones mediante sistemas experimentales derivados de pacientes. Los marcos de integración de datos multimodales nos permiten incorporar estos conocimientos en los flujos de trabajo existentes de inteligencia artificial aplicados a los registros electrónicos de salud, la radiología y la patología. Enlace a GitHub

Impacto

Como hemos visto anteriormente, podemos predecir los resultados clínicos a partir de las respuestas inmunitarias en sangre. Ahora aprovechamos estos conocimientos para desarrollar una nueva generación de inmunodiagnósticos que guían la terapia con precisión, a los que llamamos inmunodiagnósticos con inteligencia artificial. Estas herramientas podrían distinguir si la inflamación refleja una infección, una autoinmunidad o un cáncer, determinando así si un paciente debe recibir antibióticos, tratamiento inmunosupresor o una terapia oncológica ajustada. Más allá del diagnóstico, nuestra investigación identifica nuevos objetivos terapéuticos para fortalecer la inmunidad antitumoral y detectar precozmente las enfermedades malignas.