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Mejora de la atención personalizada de pacientes de glioblastoma mediante inteligencia artificial e inmunómica
Son necesarias nuevas estrategias de tratamiento para mejorar la atención y la calidad de vida de los pacientes con glioblastoma. La terapia estándar no ha cambiado durante más de 15 años y los pacientes con glioblastoma tienen una supervivencia media de menos de 15 meses. Aproximádamente 25% de los ensayos clínicos en glioblastoma evalúan las inmunoterapias y varios han informado beneficios de supervivencia a largo plazo en el 10-20% de los pacientes. La carga mutacional tumoral y la inflamación se han relacionado con la respuesta a la inmunoterapia en glioblastoma. Un claro beneficio clínico de la inmunoterapia se ha visto obstaculizado por la falta de biomarcadores, es decir, indicadores que permitan clasificar los distintos tipos de tumor y determinar el tratamiento en cada paciente, en esta enfermedad altamente heterogénea. Todos los glioblastoma recurren y la recurrencia puede limitarse solo a través de una estrategia que considere los correlatos clínicos e inmunológicos evaluados en una perspectiva específica de sexo y edad. Estos correlatos deben integrarse con factores clave del estilo de vida/ambiental (LE) utilizando tecnologías de inteligencia artificial (IA). Este es un enfoque novedoso y potente para guiar las intervenciones personalizadas que mejoran la calidad de vida y la atención de los pacientes con glioblastoma. Integraremos los parámetros clínicos de pacientes con glioblastoma de tres centros con datos de LE mediante Business Intelligence. Al aplicar modelos generados por IA a estos datos proporcionaremos marcadores de pronóstico de glioblastoma que impulsarán las decisiones para el tratamiento combinado con inmunoterapia en ensayos clínicos. Para mejorar el proceso de aprendizaje, los datos derivados del proyecto se cotejarán con conjuntos de datos públicos.