¿Puede la IA pronosticar qué pacientes de cáncer deben recibir inmunoterapia?

8 de abril de 2025, por Sharon Reynolds

Se comprobó que una clase de medicamentos de inmunoterapia, llamados inhibidores de puntos de control inmunitario, es transformadora para las personas con algunos tipos de cáncer. En unos pocos pacientes con formas avanzadas de melanoma, cáncer de pulmón y otros tipos de tumores, se observó que los depósitos tumorales dispersos por el cuerpo desaparecen. En casos notables, pero raros, el cáncer nunca vuelve.

Sin embargo, en la mayoría de los pacientes, los inhibidores de puntos de control inmunitario no tienen ningún efecto en el cáncer y, si lo tienen, el cáncer vuelve. Debido a que estos medicamentos tienen efectos secundarios graves y a veces mortales, además de un costo alto, los investigadores buscan con afán cómo identificar a los pacientes con más probabilidades de beneficiarse de estos tratamientos.

En un nuevo estudio, los investigadores probaron una herramienta con inteligencia artificial que tal vez sirva para este propósito. Según los hallazgos publicados el 6 de enero en la revista Nature Medicine, una herramienta llamada SCORPIO fue más precisa que las pruebas con aprobación de la Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA) para pronosticar si los tumores de los pacientes se achicarían después del tratamiento con inhibidores de puntos de control inmunitario y cuánto tiempo vivirían los pacientes después del tratamiento.

Según el investigador principal del estudio, el doctor Diego Chowell, de la Escuela Icahn de Medicina en Mount Sinai, lo que distingue a SCORPIO es que “se genera solo con la información que proviene de los análisis de sangre de rutina y las historias clínicas de los pacientes”.

Cada vez es más importante crear este tipo de herramientas de pronóstico, comentó el doctor y licenciado en Medicina Eytan Ruppin, del Centro de Investigación Oncológica del Instituto Nacional del Cáncer (NCI). 

“En muchos pacientes, es posible considerar algunos tipos diferentes de medicamentos”, explicó el doctor Ruppin, que creó modelos parecidos, pero que no participó en este estudio. “Así que nos gustaría saber, a qué medicamento es más probable que responda el cáncer de un paciente, para comparar con cuidado los beneficios con los riesgos y los efectos secundarios”. 

El doctor Chowell indicó que su equipo realiza en la actualidad más estudios sobre SCORPIO, así como proyectos para que sea posible usar la herramienta fuera del entorno de investigación.

Pronosticar mejor

Hay dos pruebas que la FDA aprobó para pronosticar si es probable que el cáncer de una persona responda al tratamiento con un inhibidor de puntos de control inmunitario.

Una de las pruebas mide la cantidad de PD-L1, una proteína que se detecta en las muestras tumorales. La otra prueba, que usa secuenciación génica, tabula el número de mutaciones en un tumor y produce un puntaje llamado carga mutacional del tumor (TMB). (Es más probable que el sistema inmunitario ataque las proteínas mutadas).

En comparación con quienes tienen puntajes más bajos, las personas con puntajes más altos en una de estas dos pruebas suelen tener más probabilidades de que los tumores se achiquen después del tratamiento con inhibidores de puntos de control inmunitario, indicó el doctor Ruppin.

Sin embargo, las pruebas son bastante imperfectas. Algunas personas con puntajes bajos logran una respuesta impresionante al tratamiento, señaló el doctor Ruppin. Además, es posible que algunas personas con puntajes altos no se beneficien de los inhibidores de puntos de control inmunitario. Por lo tanto, PD-L1 y TMB no son los biomarcadores ideales.

En 2024, el laboratorio del doctor Ruppin en el NCI, en colaboración con el equipo del doctor Chowell y otros investigadores, informó sobre los resultados de un estudio en el que crearon un modelo pronóstico parecido a SCORPIO llamado LORIS. Aunque LORIS usa datos que se obtienen de las pruebas de sangre estándar, también incluye otros datos, como la TMB y los tratamientos anteriores. 

El modelo de LORIS se basó en un número menor de pacientes que el modelo de SCORPIO, comentó el doctor Ruppin. También pronosticó la respuesta tumoral a un inhibidor de puntos de control inmunitario “y fue útil incluso en pacientes con una TMB baja”, agregó.

Sin embargo, el doctor Chowell explicó que las pruebas de TMB son costosas y que, a pesar de que la FDA las aprobó para usarlas como “pruebas diagnósticas para fines terapéuticos” con inhibidores de puntos de control inmunitario, es común que el seguro médico no las cubra. En el nuevo estudio, él y sus colegas incluso eliminaron por completo el uso de la TMB en el cálculo del pronóstico. 

Creación de SCORPIO con lo básico

Para crear y probar SCORPIO, el doctor Chowell y sus colegas usaron datos de casi 10 000 personas que recibieron un inhibidor de puntos de control inmunitario o una combinación de varios de estos inhibidores en Mount Sinai y el Centro Oncológico Memorial Sloan Kettering en Nueva York.

En la elaboración de SCORPIO se incluyó un total de 21 tipos de cáncer. Los tipos más comunes fueron el melanoma, el cáncer de vejiga, el cáncer de hígado, el cáncer de pulmón y el cáncer de riñón.

Al principio, los investigadores crearon SCORPIO con datos de alrededor de 2000 pacientes tratados en el Centro Oncológico Memorial Sloan Kettering. Descubrieron que los factores clínicos sencillos, como la edad, el sexo, el índice de masa corporal y las mediciones de las pruebas sanguíneas estándar, eran factores clave que podían pronosticar la supervivencia y la respuesta tumoral después del tratamiento con inhibidores de puntos de control inmunitario.

Después, el equipo evaluó el rendimiento del nuevo modelo con varios conjuntos de datos de validación obtenidos de pacientes de otras dos cohortes grandes de la vida real y participantes de 10 estudios clínicos que recibieron tratamiento con inhibidores de puntos de control inmunitario. SCORPIO pronosticó con precisión la supervivencia, con un rendimiento del 72 % al 76 % en distintos grupos de pacientes durante los dos años y medio siguientes. 

“Ese es un rendimiento extraordinario, con tan solo pruebas de sangre de rutina y datos básicos [del paciente]”, indicó el doctor Chowell. Con el modelo también se podía distinguir entre las personas que tenían más o menos probabilidades de beneficiarse del tratamiento con un inhibidor de puntos de control inmunitario. Esto incluyó una gran variedad de respuestas, desde tumores que crecieron y tumores que se mantuvieron estables (es decir, que ni se achicaron ni crecieron) hasta tumores que se eliminaron por completo.

SCORPIO fue mucho mejor que la TMB para pronosticar qué pacientes vivirían más tiempo después del tratamiento.

“Y [SCORPIO] tuvo un mejor rendimiento en las cohortes de la vida real que en las cohortes de los estudios clínicos”, explicó el doctor Chowell. Este hallazgo, comentó, demuestra que la incorporación de datos de una amplia variedad de casos de tratamiento y de una diversidad de personas con distintos perfiles de salud hizo que la herramienta fuera más precisa que si se hubiera creado solo a partir de datos de estudios clínicos.

¿Qué pasará ahora con SCORPIO?

El equipo del doctor Chowell colaborará con hospitales y clínicas para evaluar el rendimiento de SCORPIO en los pacientes de cáncer que aún no reciben un inhibidor de puntos de control inmunitario (aunque el puntaje no se usará para decidir si reciben el inhibidor).

El equipo también está preparando una plataforma en la nube para que el público tenga acceso a la herramienta. LORIS está disponible al público en el sitio web del NCI. 

Los investigadores que trabajan en modelos para pronosticar la respuesta a varios tratamientos también buscan otra información que se pueda agregar para aumentar aún más la capacidad pronóstica de estos modelos, explicó el doctor Ruppin. 

“Es posible que nos estemos estancando [respecto a lo que podemos pronosticar con los datos de las pruebas de sangre de rutina] porque los tumores son complicados. Pero eso merece una mayor exploración y solo el tiempo nos dirá qué sigue”.