Un equipo de investigadores trabaja en una técnica inédita a nivel mundial que busca anticipar qué terapia oncológica será más efectiva para cada paciente. El proyecto, aun en fase preclínica, ya fue reconocido por un Premio Nobel alemán.
El cáncer es la segunda causa de muerte en el mundo y si bien la radioterapia ha avanzado en los últimos años, la quimioterapia sigue siendo la base del tratamiento. El problema es que, debido a la gran heterogeneidad molecular de estos tumores, resulta muy difícil predecir cómo responderá cada paciente. Esto genera que personas se sometan a tratamientos que sin obtener los resultados deseados y con un desgaste físico muy grande.
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Para enfrentar este desafío, los científicos Matías Pibuel (Investigador UBA - CONICET), Silvina Lompardia (Investigadora UBA - CONICET) y Martín Ledesma (Bioinformático de Hospital El Cruce) están desarrollando una herramienta innovadora de medicina personalizada totalmente innovadora porque combina la tecnología MALDI-TOF, ya utilizada en microbiología clínica, con la gran capacidad de análisis de datos de la inteligencia artificial. Esto ofrece ventajas clave: rapidez, bajo costo y alta reproducibilidad, lo que la convierte en una candidata ideal para su aplicación hospitalaria.
A partir de una muestra del tumor, los investigadores identifican “huellas proteómicas” que permiten anticipar si un paciente será sensible o resistente a una droga determinada, evitando así tratamientos ineficaces. Aunque el proyecto todavía está en fase preclínica, ya le valió a Matías Pibuel el Premio CRIION-Frank, distinción que recibió de manos del Nobel de Química Joachim Frank durante una ceremonia en la Embajada de Alemania.
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El objetivo es claro: generar una herramienta predictiva que reduzca la toxicidad de las terapias, optimice recursos y mejore la supervivencia de los pacientes. Pese a los recortes en ciencia, el equipo sigue adelante con un desarrollo que ya despierta interés internacional. Un avance que marca el cambio de paradigma que la inteligencia artificial empieza a introducir en la medicina y que podría transformar los tratamientos oncológicos en los próximos años.
