El cáncer de endometrio es la neoplasia ginecológica más frecuente en España y la segunda en mortalidad tras el cáncer de ovario. La necesidad de hallar nuevos marcadores diagnósticos es clara, ya que casi la mitad de las pacientes no cumple alguno de los criterios moleculares de la clasificación actual. Maria J. Macias, investigadora ICREA del Institut de Recerca Biomédica (IRB Barcelona), y Ramon Rovira, ginecólogo y cirujano del Hospital Sant Pau de Barcelona, lideran un proyecto que se enfoca en el desarrollo de herramientas que utilizan programas de aprendizaje automático para obtener marcadores moleculares y mejorar la clasificación de los tumores y su pronóstico según el riesgo de recurrencia.
Esta información molecular permitirá que los equipos médicos cuenten con una predicción del comportamiento tumoral desde el principio de la enfermedad, y así poder seleccionar estrategias terapéuticas y de seguimiento personalizadas para las pacientes. “Buscamos además que la obtención de esta información sea asequible, para permitir su implementación efectiva y generalizada en la práctica clínica dentro de los sistemas de salud”, afirma Macias. En este sentido, destaca que este tipo de cáncer no solo afecta a la salud física de las mujeres, sino que tiene un componente emocional y un impacto en su vida laboral y personal, por lo que es importante que cada una reciba el tratamiento más adecuado y eficaz y puedan retomar su vida con los menores efectos secundarios posibles.
Durante los últimos tres años, el equipo al frente de este proyecto ha llevado a cabo un proyecto piloto combinando transcriptómica, datos clínicos y, por primera vez en este campo, algoritmos de aprendizaje automático, para identificar nuevos biomarcadores de pronóstico para pacientes diagnosticadas con este cáncer. Los datos preliminares indican que existen combinaciones de marcadores que pueden ayudar a diagnosticar a las pacientes mejor que el protocolo actual de atención basado únicamente en datos genómicos. El objetivo ahora es validar estos resultados analizando más muestras de pacientes de otros hospitales.
Declaración de transparencia: Esta investigación está financiada por la Fundación “la Caixa”, entidad que apoya el canal de información científica Big Vang.