En la última década ha habido avances en la comprensión del mieloma múltiple (MM) que han conducido al desarrollo de mejores sistemas de estratificación del riesgo y de nuevas aproximaciones diagnósticas y terapéuticas. Aun así, sigue siendo una enfermedad incurable.
En una revisión reciente, especialistas internacionales, entre los que se encuentra un hematólogo español, repasan ejemplos de aplicaciones de la inteligencia artificial (IA) que pueden contribuir a mejorar distintos aspectos del manejo del MM, desde el diagnóstico temprano y la estratificación del riesgo hasta la selección del tratamiento y la evaluación de resultados.
La principal premisa del trabajo, que se ha publicado en Frontiers in Hematology, es que los algoritmos de IA pueden procesar y analizar el gran volumen de datos generado sobre la enfermedad en los últimos años, en beneficio tanto de los propios pacientes como de los clínicos.
El trabajo recoge casos de éxito de la IA en el manejo del MM y apunta algunas limitaciones
Tras realizar una aproximación general a los conceptos y tecnologías implicadas en la IA, los autores describen diversos casos de éxito sobre las posibilidades de dicha herramienta en la automatización del diagnóstico, tanto mediante datos de análisis de rutina y de aspirado de médula ósea como de la aplicación de técnicas innovadoras, como la citometría de flujo de nueva generación.
Existen también ejemplos de algoritmos de aprendizaje automático (un tipo de IA) que permiten predecir con precisión los resultados de la enfermedad mínima residual (EMR) en más del 70% de pacientes con mieloma múltiple de nuevo diagnóstico (MMND) a partir de datos de la carga tumoral y de biomarcadores citogenéticos e inmunitarios.
Otro modelo, denominado IAC-50, integra 50 variables clínicas, bioquímicas y de expresión génica recopiladas del registro CoMMpass para ofrecer predicciones de supervivencia en función del tratamiento de primera línea elegido. Además, puede informar de agentes óptimos a seleccionar dentro de cada clase terapéutica.
Entre las limitaciones de la IA, el trabajo destaca la dependencia de los datos preexistentes para entrenar a los distintos modelos, lo que los hace inviables para predecir resultados de nuevos métodos diagnósticos o fármacos. Aun así, los autores consideran que, una vez validados para asegurar que ofrecen beneficios, los modelos de IA podrían convertirse en una herramienta más en el manejo del MM y en la medicina en general.
Referencia
Romero M, Mosquera Orgueira A and Mejía Saldarriaga M. How artificial intelligence revolutionizes the world of multiple myeloma.
Front. Hematol. 2024;3:1331109.
doi: 10.3389/frhem.2024.1331109SC-ES-CP-00099
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