María Jesús Ledesma crea un algoritmo para detectar los mejores candidatos a la inmunoterapia en cáncer de pulmón
Un equipo liderado por María Jesús Ledesma Carbayo —beneficiaria de una Beca Leonardo 2019 en Tecnologías de la Información y la Comunicación— ha desarrollado un algoritmo basado en datos reales para predecir mejor la respuesta a la inmunoterapia en cáncer de pulmón. A día de hoy, esta terapia es muy eficaz en hasta un 30% de pacientes, en los que se consigue cronificar la enfermedad con menos efectos secundarios que la quimioterapia. Así, el algoritmo pretende detectar con antelación qué pacientes son buenos candidatos para recibir inmunoterapia de forma que cada persona reciba el tratamiento más eficaz lo antes posible.
29 mayo, 2025
“El cáncer de pulmón es muy prevalente en personas fumadoras, pero no solo, y desgraciadamente en más del 50% de los casos se detecta demasiado tarde”, constata la investigadora. “Por tanto, es frecuente que, cuando se detecta, ya existe metástasis, y eso quiere decir que el pronóstico a seis meses o un año es malo”. Según Ledesma, catedrática de Tecnología Electrónica en la Universidad Politécnica de Madrid e investigadora del CIBER de Bioingeniería, Biomateriales y Nanomedicina del Instituto de Salud Carlos III, está demostrado que los programas de cribado reducen la mortalidad en gran medida, pero en España aún no están lo suficientemente implantados. En este contexto, en 2019 la investigadora obtuvo su Beca Leonardo para estudiar si es posible predecir la respuesta a la inmunoterapia en los primeros estadios del tratamiento.
Esta línea de investigación ha encontrado arraigo en algunos de los principales hospitales españoles, que colaboran para abordar la integración de datos muy variados sobre cada paciente que arrojen luz sobre su respuesta al tratamiento desde que este se inicia. Así, el artículo que Ledesma publica ahora en Cancer Immunology, Immunotherapy plantea una monitorización del paciente durante los tres o cuatro primeros meses del tratamiento y explota de manera particularmente beneficiosa los datos clínicos (como el sexo, la edad, la raza, si tiene otras enfermedades, etc.) y el resultado de los análisis de sangre realizados a lo largo de este periodo. “El algoritmo está entrenado para predecir la respuesta al tratamiento al cabo de seis meses, pero hemos observado que también predice con fiabilidad el estado del paciente al cabo de 24 meses”, afirma la investigadora.
Basado en datos reales
Un aspecto innovador de este algoritmo es que emplea datos reales de pacientes, en lugar de datos procedentes de ensayos clínicos realizados en ambientes más controlados. “Los datos reales se han empezado a usar en oncología en los últimos cinco años, y permiten comprobar que los algoritmos funcionan en el día a día de un hospital”, expone Ledesma. Sin embargo, añade, presentan retos propios, ya que los datos son más heterogéneos y en ocasiones faltan variables (por ejemplo, si una de las muestras de sangre previstas no se tomó). Estos condicionantes limitan en cierta medida la disponibilidad de pacientes —aunque este estudio se ha realizado a partir de 400 casos, y el equipo ya está trabajando en otro con 1.000 pacientes—, y exigen que el modelo de inteligencia artificial sea más preciso y más robusto para mantener la solidez del resultado.
Además de predecir con exactitud en qué pacientes de cáncer de pulmón está funcionando mejor la inmunoterapia, este estudio ha dado lugar a una investigación adicional centrada en los efectos secundarios. Estos suelen ser menores que los que desencadena la quimioterapia, pero el equipo quiere comprobar cuáles de estos efectos pueden indicar que el tratamiento está funcionando bien así como predecir en qué pacientes se darán efectos adversos de más complicación, pudiendo condicionar si la inmunoterapia se tiene que interrumpir.
Liderazgo de un equipo interdisciplinar
Ledesma descubrió el campo de la ingeniería biomédica gracias a una estancia en Estados Unidos que realizó durante su adolescencia. En España aún no existía como carrera universitaria, de modo que estudió Ingeniería Informática pero se formó en aquella disciplina a través de asignaturas optativas y de un máster en la Universidad de Patras (Grecia). Hoy, la investigadora lidera un equipo en el que están representadas disciplinas muy diversas, desde la ingeniería biomédica, la informática, las matemáticas o la física, hasta la biología, la oncología, la patología o la radiología.
En concreto, la Beca Leonardo ha permitido contratar a la primera autora del artículo, Ana Ramos, investigadora especialista en biotecnología computacional. A nivel institucional, los equipos provienen de la Universidad Politécnica de Madrid, el Centro de Investigación Biomédica en Red (CIBER) de Bioingeniería, Biomateriales y Nanomedicina del Instituto de Salud Carlos III, el Instituto de Investigación Sanitaria-Fundación Jiménez Díaz, la Clínica Universidad de Navarra y el Hospital Universitario 12 de Octubre.
Para integrar el nuevo algoritmo en la rutina clínica, se deberá realizar un ensayo prospectivo que permita verificar su eficacia. Para ello, Ledesma espera poder contar con la colaboración de la industria, un paso que sería decisivo pero que, según lamenta, no suele ser tan ágil como cabría. Con todo, la investigadora confía en que este proyecto permita “entender mejor los mecanismos de la inmunoterapia para mejorarlos, desde un punto de vista molecular así como para identificar nuevos perfiles de pacientes que sean potenciales beneficiarios de este tratamiento”.
“La inmunoterapia —concluye— se emplea cada vez más en combinación con la cirugía. Dentro de una década espero que al menos al 80% de los pacientes a los que se la demos les suponga alargar su vida en al menos cinco o diez años. Mi esperanza es que aumentemos aún más la supervivencia del cáncer: estamos en el buen camino”.