IA predice respuesta a inmunoterapia mediante senescencia tumoral
Actualizado el 26 Oct 2026
Los pacientes que reciben la misma inmunoterapia contra el cáncer pueden tener resultados marcadamente distintos, y algunos muestran poca o ninguna respuesta. Identificar antes a estos pacientes podría reducir los costos de un tratamiento ineficaz y los retrasos en terapias alternativas. Las diferencias en el microambiente tumoral, incluidas las células senescentes que suprimen la actividad de las células inmunitarias, pueden ayudar a explicar esta variabilidad. Sobre la base de esta conexión, los investigadores han desarrollado un método de inteligencia artificial que tiene en cuenta la senescencia de las células tumorales para predecir la respuesta a la inmunoterapia.
POSTECH (Universidad de Ciencia y Tecnología de Pohang; Pohang, Corea del Sur) desarrolló un método de aprendizaje automático que analiza información genética de pacientes con cáncer para predecir la respuesta a la inmunoterapia. La tecnología utiliza un marco de predicción por etapas en lugar de procesar toda la información genética a la vez. Primero identifica tumores con un microambiente senescente en el que la actividad de las células inmunitarias está suprimida y, después, estratifica progresivamente a los pacientes como posibles respondedores o no respondedores.
El enfoque fue diseñado para abordar una limitación clave en la predicción basada en inteligencia artificial: el pequeño número de muestras de pacientes disponibles en comparación con el gran volumen de información genética. Según los investigadores, este desequilibrio puede hacer que los modelos se adapten en exceso a los datos de entrenamiento y funcionen mal en pacientes nuevos. El método paso a paso tenía por objetivo reducir el sesgo hacia cualquier grupo de pacientes en particular y favorecer un rendimiento más robusto en poblaciones diversas.
En los experimentos, el método superó a los biomarcadores que se utilizan actualmente en la práctica clínica para predecir la respuesta al tratamiento en cuatro tipos de cáncer, incluido el cáncer de piel, y seis cohortes de pacientes. También mostró un rendimiento constante en comparación con otros métodos de predicción existentes al validarse en una cohorte independiente de cáncer de piel que no se había incluido en el entrenamiento del modelo. El estudio se publicó en npj Digital Medicine.
Los hallazgos destacan el papel de un microambiente tumoral senescente en la predicción de los resultados de la inmunoterapia. Los investigadores afirmaron que identificar si las células senescentes pueden interferir con la inmunoterapia podría favorecer estrategias de tratamiento más individualizadas. El trabajo se realizó en POSTECH.
“Al tener en cuenta la senescencia celular, este método de predicción podría ayudar a que más pacientes con cáncer se beneficien de la inmunoterapia en el futuro. Mediante estudios de seguimiento, seguiremos desarrollando enfoques basados en IA para predecir la respuesta al tratamiento que reflejen con mayor precisión el microambiente tumoral”, afirmó Sanguk Kim, profesor del Departamento de Ciencias de la Vida y la Escuela de Posgrado de Ciencia y Tecnología de Convergencia de POSTECH.
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