El jueves 15 de agosto, la Profesora Nancy Lan Guo dictó el seminario Advancing AI in Precision Oncology.
La presentación formó parte de la programación del Seminario General del Centro de Oncología Traslacional (CTO) del Instituto del Cáncer del Estado de São Paulo (ICESP), organizado por los Investigadores del CTO. La Profesora se encuentra en Brasil investigando biomarcadores en el CTO después de recibir una beca Fulbright Distinguished Scholar.
En su exposición, la Profesora Guo abordó el impacto que el software de Inteligencia Artificial (IA) puede tener en la Oncología de Precisión. Según ella:
“Con el uso de la IA, es posible analizar mejor los datos y hacer pronósticos más precisos sobre la evolución del cáncer en los pacientes.”
Detalló la investigación A Predictive 7-Gene Assay and Prognostic Protein Biomarkers for Non-small Cell Lung Cancer, que llevó a la creación del CATOS-LU, un software de IA capaz de predecir las probabilidades de progresión y metástasis en el cáncer de pulmón, y que actualmente está clasificado como Nueva Tecnología por la Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA) de los Estados Unidos.
El CATOS-LU puede determinar con alta precisión si los pacientes con cáncer de pulmón presentan alto o bajo riesgo de progresión o metástasis, dependiendo de la combinación de la expresión de siete genes. Con esta información, es posible determinar qué pacientes con cáncer de pulmón pueden ser tratados solo con cirugías, y cuáles necesitan otros tratamientos, como la quimioterapia (más agresiva) o la inmunoterapia (más costosa).
La investigación de la Profesora Nancy Lan Guo constató que los pacientes de bajo riesgo que fueron sometidos a tratamientos como la quimioterapia tuvieron tratamientos menos exitosos que los pacientes de bajo riesgo que solo fueron sometidos a cirugías. El grupo de Guo demostró que el tratamiento quimioterápico innecesario podría llevar a la selección de células más migratorias, induciendo la aparición de metástasis.
También destacó que, a veces, los tejidos no cancerosos se confunden con cáncer, y que los pacientes son sometidos a tratamientos innecesarios que podrían limitarse a la cirugía para eliminar estos tejidos. El CATOS-LU es capaz de identificar incluso qué pacientes no tienen realmente cáncer, evitando así tratamientos inapropiados.
El CATOS-LU ya ha pasado por ensayos clínicos en los Estados Unidos, pero aún no está disponible para los pacientes.
La Profesora también habló sobre el potencial de Big Data, es decir, el análisis de grandes conjuntos de datos complejos que, con el uso de la Inteligencia Artificial, pueden ser procesados y analizados para establecer correlaciones y extraer información que no sería fácilmente captada por los seres humanos.
Se trata, por lo tanto, de la posibilidad de introducir grandes volúmenes de datos de pacientes y descubrir qué información es relevante para determinar el pronóstico de un paciente o estimar la adecuación y el éxito de diferentes tratamientos.
Así, el Big Data puede ser utilizado para personalizar el diagnóstico del cáncer, seleccionar los tratamientos más adecuados para los pacientes y contribuir al desarrollo de nuevos medicamentos.

Estuvieron presentes en la charla la Profesora Maria Madalena Chimpolo de la Universidade Agostinho Neto de Angola, el Profesor Sergio Persival Baroncini Proença, Presidente de la Agencia USP de Cooperación Académica Nacional e Internacional (AUCANI) de la USP. También Christiane Nagayassu y Patrícia de Domenico Grijó de la Comisión Fulbright Brasil. Además de Profesores de la Universidade de São Paulo (USP), Investigadores del CTO, así como Maestrandos, Doctorandos y estudiantes de Iniciación Científica de la USP.