Las ‘gemelas digitales’ de mujeres con cáncer permitirán hacer una asignación “mucho más exacta” de los tratamientos
Un proyecto español analiza datos sobre los hábitos de vida, la alimentación y las emociones de las pacientes para averiguar la trayectoria que seguirá la enfermedad en cada caso
El cáncer de mama es el más común en las mujeres en España, según la Sociedad Española de Oncología Médica (SEOM), que calcula que en 2022 se diagnosticó a 34.750 mujeres, casi 1.400 más que en 2021. Cuando se trata de tumores, “no hay dos pacientes iguales”, dice Miguel Ángel Quintela, jefe de la Unidad de Investigación Clínica de Cáncer de Mama del Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas (CNIO). El investigador es uno de los líderes de un proyecto para desarrollar gemelas digitales de pacientes con estas patologías en fase avanzada (...
El cáncer de mama es el más común en las mujeres en España, según la Sociedad Española de Oncología Médica (SEOM), que calcula que en 2022 se diagnosticó a 34.750 mujeres, casi 1.400 más que en 2021. Cuando se trata de tumores, “no hay dos pacientes iguales”, dice Miguel Ángel Quintela, jefe de la Unidad de Investigación Clínica de Cáncer de Mama del Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas (CNIO). El investigador es uno de los líderes de un proyecto para desarrollar gemelas digitales de pacientes con estas patologías en fase avanzada (con metástasis) para averiguar qué trayectoria seguirá cada persona una vez diagnosticada y qué terapia es la más adecuada para cada caso.
La diferencia entre las pacientes no se debe solo a que cada tumor es único; también hay que tener en cuenta las circunstancias y particularidades de cada persona, que pueden afectar al tratamiento, explica Quintela. También influyen factores como los hábitos de vida y la alimentación, que pueden afectar al ritmo de crecimiento del tumor y hacer el sistema inmune “más activo o más perezoso”, incluso las emociones, amplía el científico.
Para el experto, este proyecto supone un nuevo paso en la medicina de precisión porque hasta ahora no se había recabado toda esa información para investigar la enfermedad. “Hemos visto que con la genómica solo somos capaces de explicar un porcentaje de esta variabilidad”, afirma, y asegura que únicamente con las muestras de sangre y la historia clínica no se captura “el universo del paciente”, que es uno de los objetivos de esta investigación.
El primer paso de este nuevo proyecto ha consistido en un ensayo con nueve mujeres que se ha realizado en el Hospital de Fuenlabrada durante un año, según detalla el investigador. Ahora, la idea es aplicar el estudio reclutando en los próximos meses a 300 mujeres con cáncer de mama en estado avanzado. Desde el primer día, y en los próximos tres años, las mujeres llevarán pulseras que registrarán el pulso y el oxígeno en sangre las 24 horas, las horas de sueño y su calidad, y la actividad física que realicen. También instalarán en sus teléfonos móviles una aplicación que, además de capturar todos estos datos, utilizará el GPS para saber cómo y cuánto se mueven fuera de casa, y enviará una encuesta mensual a cada paciente sobre su calidad de vida, el estado de ánimo o el tipo de dieta que está siguiendo.
“Si tenemos objetivados estos datos en escalas, podremos ver realmente qué papel tiene cada uno de estos factores en que una paciente responda o no”, razona Sònia Pernas, responsable de la Unidad de Cáncer de Mama del Instituto Catalán de Oncología (ICO), que colabora en la investigación. Además, esta herramienta permite que las mujeres registren todas las veces que quieran la emoción que sienten en cada momento y monitoriza parte de sus movimientos en redes sociales.
Quintela sostiene que capturar la actividad de la paciente en su tiempo libre puede permitirles saber cómo es y cómo está para poder anticipar la trayectoria que seguirá. “Son esferas a las que nunca habíamos accedido como médicos, y sabemos que importa, pero no era factible monitorizarlas”, expone.
Los equipos implicados en el proyecto aspiran a que cada paciente reciba su alternativa terapéutica. Una vez que dispongan de toda la información, los expertos desarrollarán, a través de la inteligencia artificial, esas copias digitales de las pacientes, tantas como sean necesarias, y en cada una cambiarán una variable para poder analizar cuál ofrece los mejores resultados. El investigador del CNIO afirma que este proyecto puede mejorar de una manera “auténticamente personalizada” la trayectoria de enfermedad: “Vamos a poder hacer una asignación personalizada mucho más exacta, más real que lo que hacemos ahora”.
Sònia Pernas, del ICO, argumenta que el estudio se realiza en mujeres con estas dolencias en una fase avanzada porque de esta forma se obtienen los resultados más rápido, aunque la oncóloga no descarta que en un futuro se pueda aplicar también a personas con otros tipos de tumores menos frecuentes. Disponen de tres años para desarrollar la investigación y “en tumores tempranos, [los resultados] tardarían años o décadas y no es realista hacerlo, al menos de momento”, amplía Quintela.
Los tumores avanzados son la asignatura pendiente de la investigación, cuenta Ruth Rodríguez, investigadora Ramón y Cajal en la Universidad de Barcelona, que no está involucrada en el proyecto liderado por el CNIO. “Todavía los tenemos que entender, para poder atacarlos específicamente”, asegura. La científica, que también trabaja en el Instituto de Investigación Biomédica de Bellvitge, considera que, si este proyecto funciona, puede suponer “un cambio muy importante en el conocimiento que tenemos de la enfermedad y en cómo tratamos a las afectadas”.
En el proyecto, además del CNIO, también trabajan dos universidades y nueve hospitales españoles. El reclutamiento de voluntarias ya ha empezado en el Hospital de Fuenlabrada y en el Hospital de La Princesa, ambos de la Comunidad de Madrid. En los ocho restantes comenzará de forma sucesiva en las próximas semanas, cuenta Quintela, que calcula que en marzo estarán todos funcionando a pleno rendimiento. Por ahora, los resultados del proyecto piloto han sido muy positivos: “Las muestras están en buen estado y las pacientes han sido muy colaborativas”, concluye.
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