El Instituto de Investigación del Cáncer Infantil St. Anna, en Viena, desarrolla FlowFATE, una herramienta basada en inteligencia artificial que pretende mejorar la detección de células leucémicas residuales y facilitar decisiones terapéuticas más precisas en niños con leucemia.
El Instituto de Investigación del Cáncer Infantil St. Anna (St. Anna Children’s Cancer Research Institute, CCRI), en Austria, ha puesto en marcha un proyecto de investigación destinado a mejorar el seguimiento de los tratamientos contra la leucemia infantil mediante el uso de inteligencia artificial (IA) y técnicas avanzadas de citometría de flujo.
La iniciativa, denominada FlowFATE, está dirigida por la investigadora Margarita Maurer-Granofszky, integrante del laboratorio de Michael Dworzak, y cuenta con financiación de la Agencia Empresarial de Viena a través del programa Tech4People.
El objetivo es desarrollar una herramienta informática capaz de identificar automáticamente las células leucémicas presentes en las muestras de los pacientes, incluso cuando su número es extremadamente reducido.
El proyecto pretende mejorar la precisión, la reproducibilidad y la estandarización de los análisis utilizados para evaluar la respuesta al tratamiento de los pacientes pediátricos con leucemia.
La importancia de detectar la enfermedad residual medible
En la leucemia infantil, las decisiones terapéuticas dependen en parte de la capacidad para detectar pequeñas cantidades de células cancerosas que permanecen en el organismo después de administrar el tratamiento.
Esta situación se conoce como enfermedad residual medible (ERM), también denominada enfermedad mínima residual.
La ERM constituye un indicador fundamental para evaluar la respuesta terapéutica y puede ayudar a los hematólogos pediátricos a determinar si es necesario modificar o ajustar el tratamiento.
Una de las técnicas utilizadas para su identificación es la citometría de flujo, que permite analizar un gran número de células de manera individual e identificar determinadas características mediante marcadores específicos.
Sin embargo, el procedimiento presenta una dificultad importante: distinguir unas pocas células leucémicas entre cientos de miles de células sanas.
La interpretación de estos resultados requiere profesionales altamente especializados, formación específica y un análisis minucioso de los datos.
Cuando el número de células tumorales es muy bajo, pequeñas diferencias en su identificación pueden influir en la valoración de la respuesta al tratamiento y, por tanto, en las decisiones clínicas.
Inteligencia artificial para automatizar el análisis de células leucémicas
El grupo de investigación dirigido por Michael Dworzak lleva años trabajando en el desarrollo de procedimientos destinados a mejorar la estandarización de los análisis mediante citometría de flujo.
El propósito es conseguir resultados más reproducibles y reducir la dependencia de la interpretación individual de cada especialista.
Sobre esta experiencia se desarrolla FlowFATE, que utilizará modelos avanzados de inteligencia artificial para identificar automáticamente células leucémicas en los datos obtenidos mediante citometría de flujo.
El proyecto se desarrolla en colaboración con investigadores de la Universidad Técnica de Viena y utilizará amplios conjuntos de datos procedentes de muestras de pacientes.
Los investigadores pretenden combinar esta información con modelos computacionales capaces de reconocer patrones celulares complejos y facilitar la identificación de poblaciones celulares asociadas a la leucemia.
El desarrollo de esta tecnología podría transformar un procedimiento que actualmente requiere una elevada especialización y un tiempo considerable en un proceso más automatizado y estandarizado.
No obstante, FlowFATE se encuentra en fase de investigación y desarrollo, por lo que todavía no puede afirmarse que haya demostrado una mejora de los resultados clínicos ni que pueda sustituir la valoración de los especialistas.
Mejorar la precisión de las decisiones terapéuticas
Uno de los principales objetivos del proyecto es aumentar la reproducibilidad de los análisis de enfermedad residual medible.
La evaluación precisa de esta enfermedad permite disponer de información sobre la respuesta de cada paciente y constituye una herramienta para orientar las decisiones de tratamiento.
Los investigadores esperan que la inteligencia artificial contribuya a reducir las diferencias de interpretación y facilite una evaluación más uniforme de las muestras.
Si la tecnología demuestra su utilidad, podría convertirse en una herramienta de apoyo para los especialistas en hematología y oncología pediátrica.
La iniciativa también persigue simplificar el análisis de grandes cantidades de datos celulares, una tarea que actualmente exige experiencia y recursos especializados.
Posibles aplicaciones en otras enfermedades
Aunque FlowFATE se centra inicialmente en la leucemia infantil, los investigadores consideran que la tecnología podría adaptarse en el futuro a otras aplicaciones de la citometría de flujo.
El objetivo a largo plazo es desarrollar un modelo flexible que pueda ajustarse a diferentes necesidades diagnósticas.
Esto permitiría estudiar otras poblaciones celulares relevantes para la investigación biomédica y ampliar potencialmente las aplicaciones del análisis automatizado a distintas enfermedades.
Sin embargo, estas posibilidades continúan siendo objetivos de investigación y requerirán evaluaciones adicionales.
Financiación para impulsar la innovación sanitaria en Viena
FlowFATE cuenta con el apoyo del programa Tech4People, impulsado por la Agencia Empresarial de Viena (Wirtschaftsagentur Wien).
Esta iniciativa financia proyectos de investigación y desarrollo que combinan tecnologías digitales con principios centrados en las personas y valores éticos.
El programa está orientado a impulsar nuevas soluciones tecnológicas, productos, servicios y procedimientos que permitan responder a necesidades concretas de la sociedad.
Con FlowFATE, el Instituto de Investigación del Cáncer Infantil St. Anna busca avanzar hacia métodos más automatizados de seguimiento de la leucemia pediátrica y contribuir al desarrollo de herramientas que ayuden a los profesionales sanitarios a tomar decisiones terapéuticas mejor fundamentadas.
FUENTE: St Anna Kinderkrebsforschung
