Chus Ledesma: “Con la inmunoterapia, el pronóstico de cáncer puede mejorar de forma significativa”

Somos UPM, el podcast random de la Universidad Politécnica de Madrid, con Ana Espejo.

¿Cómo estáis? Bienvenidos, bienvenidas un nuevo día a nuestro podcast Somos UPM, el podcast random de la Universidad Politécnica de Madrid. No es la primera vez que en este podcast hablamos de inteligencia artificial, lo hicimos la pasada temporada. Hoy vamos a hablar también de la IA, pero enfocada a la salud. Y para ello hemos invitado a María Jesús Ledesma, que es profesora en la Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación, CHUS. CHUS Ledesma, un placer tenerte por aquí, muchas gracias y bienvenida. Muchas gracias, es un placer estar aquí con vosotros. El placer es nuestro, CHUS. Como decíamos, profesora en la Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación de aquí de la UPM y también miembro del Grupo de Investigación Tecnología de Imágenes Biomédicas. La primera pregunta que quería hacerte es enfocada a esa investigación que habéis avanzado, publicado recientemente, que tiene que ver con precisamente con eso que estábamos hablando, con la inteligencia artificial, un algoritmo de IA que lo que hace, si no me equivoco, es predecir cómo va a ser la respuesta inmune en pacientes con cáncer de pulmón, ¿es así? Es así, sí.

Durante los últimos prácticamente 5 años hemos estado trabajando en distintas técnicas para apoyar a los oncólogos y a todo el equipo multidisciplinar que, digamos, toma las decisiones en la terapia del cáncer, específicamente en el cáncer de pulmón para partir de información complementaria, tanto imágenes como datos clínicos, datos de hemograma, de análisis de sangre, y actualmente en otro proyecto en el que estamos multicéntrico con datos también histológicos, poder predecir si el paciente va o no a responder a las terapias más innovadoras que hay actualmente, que es la inmunoterapia. Entonces la inmunoterapia lo que trata es de desproteger al cáncer de los mecanismos que tiene para ahuyentar a nuestro sistema inmune. Entonces, si conseguimos caracterizar bien al paciente, puede incluso sobrevivir bastante tiempo cuando es un cáncer en general, bueno, pues que tiene un pronóstico malo, como es el cáncer de pulmón avanzado.

En esta I.O.4 específicamente estamos trabajando con el de celulano pequeña, que es el que, digamos, tiene un poco mejor pronóstico. Aún así hay sólo un 30% de pacientes que responden. Entonces, claro, nos gustaría que se fuera mucho más, del 20 al 30. Pero los que responden es increíble, ¿no? La respuesta de unas personas que tendrían un pronóstico muy malo, desgraciadamente de menos de un año, a tener una supervivencia al principio cronificada, podría ser, ¿no? Entonces, bueno, es muy interesante. Mezcla parte más práctica y clínica con parte más básica, ¿no? De entender los mecanismos de protección del cáncer y cómo combatirlos. Sí, porque además, apuntabas a ello, el cáncer de pulmón tiene una tasa de mortalidad muy alta en pacientes enfermos de cáncer y se trata últimamente mucho, ¿no? Ha crecido la inmunoterapia, ese tratamiento, porque, como decías, ¿en qué consisten esos tratamientos? Pues estos tratamientos, en concreto, lo que tratan es de evadir los mecanismos de protección del cáncer.

Nuestras células inmune detectan células, digamos, que son agresivas o dañinas para la salud o para el organismo y programan la muerte celular. Esto es a través de mecanismos de receptores de la membrana, pero el cáncer es capaz de bloquear estos mecanismos. Y esta inmunoterapia lo que hace es bloquear esos receptores de membrana que hacen que se bloquee nuestro sistema inmune. O sea, justamente les ponen un taponcito, por si no lo conocéis, a la molécula a sus receptores de membrana para que no sean capaces de protegerse frente a nuestras células inmune. Y este algoritmo de inteligencia artificial en el que estáis trabajando, ¿qué información del paciente os da? ¿Qué datos con los que trabajáis? Pues lo que hemos desarrollado son tecnologías espaciotemporales y también basales. Viene en el momento previo a la terapia, a partir de la imagen y de la morfología del tumor, la heterogeneidad y datos clínicos como varios biomarcadores en sangre y otros parámetros clínicos del estado del paciente y demás, de cuál es su fortaleza inmune.