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Aplicación de inteligencia artificial para predecir el tratamiento personalizado en cáncer de mama triple negativo
El cáncer de mama triple negativo (TNBC) representa el 10-20% de todos los cánceres de mama, y suele ser más frecuente en mujeres menores de 40 años. Este tipo de cáncer tiende a crecer y extenderse más rápidamente, tiene menos opciones de tratamiento y las tasas de recaída o fallecimiento son más altas. A pesar de los esfuerzos por descubrir nuevas dianas terapéuticas, el 40% de las pacientes en estadios 1 a 3 sufrirán una recaída y la probabilidad de supervivencia a 5 años es del 65%, frente al 86% de media en el cáncer de mama global. La heterogeneidad del cáncer de mama triple negativo juega un papel decisivo en estos fracasos terapéuticos, haciendo necesaria la implementación de una oncomedicina más precisa y personalizada.
Este proyecto está destinado a:
- Identificar perfiles moleculares y celulares de estos tumores gracias a estudios multiómicos, que son análisis de múltiples datos biológicos (genes, proteínas expresadas, sustancias secretadas por las células, presencia de células inmunitarias en el tumor)
- Correlacionarlos con la respuesta a distintos tratamientos terapéuticos mediante ensayos preclínicos.
De esta manera podremos identificar el tratamiento más adecuado para cada tipo perfil de cáncer de mama triple negativo identificado. Todos los resultados obtenidos serán procesados mediante inteligencia artificial para crear una herramienta informática (software). Este software permitirá a los hospitales identificar el tratamiento adecuado para cada paciente de cáncer de mama triple negativo en función de su perfil molecular y celular.