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Sábado 23/11/2024
 

Jerez

"Ahorramos tratamientos, trasplantes y sufrimiento”

Investigadores de la UCA lanzan una herramienta de inteligencia artificial para predecir recaídas en niños con leucemia infantil

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  • El grupo de investigadores de la UCA. -
  • Tras extraer los datos de 54 niños, asocian a un nivel bajo de un marcador celular concreto a un riesgo mayor de volver a padecer este tipo de cáncer

Desde 2015, cada 11 de febrero se celebra el Día Mundial de la Mujer y la Niña en la Ciencia, una efeméride promovida por la ONU que aboga por un acceso pleno y equitativo de la mujer en la ciencia y que este año viene marcada por el movimiento No More Matildas para reivindicar el trabajo de las mujeres científicas. Por esta razón, en una fecha tan señalada, en Viva Jerez nos hemos detenido en el último proyecto de un equipo de investigadores de la Universidad de Cádiz, entre los que se encuentra María Rosa Durán, doctora en Matemáticas e investigadora principal de “Recaída 0: Matemáticas contra la leucemia infantil”, a cuya campaña de crowdfunding deben ahora esta nueva iniciativa.

En estos momentos, este equipo de matemáticos desarrolla con éxito una herramienta de inteligencia artificial para detectar recaídas en leucemia infantil, de la que acaban de publicar los primeros resultados. El trabajo, que ha analizado los datos de 54 pacientes pediátricos, ha extraído la conclusión de que el nivel bajo de un marcador celular concreto se asocia con un riesgo mayor de recaída en este tipo de cáncer. Uno de los objetivos de este trabajo, publicado en la revista Cancers, ha sido mostrar el potencial de las aplicaciones de inteligencia artificial en el contexto médico, así como contribuir a este campo de estudio en desarrollo.

“Los hospitales nos están mandando datos de niños que han padecido la enfermedad, han terminado el tratamiento y han recaído. De esta manera, cuando vengan pacientes nuevos, podemos meter estos datos el algoritmo y clasificarlos al 100%. Ahorramos tratamientos, trasplantes y sufrimiento”, explica Rosa Durán, que espera poder publicar pronto nuevos resultados. De esta forma, se han analizado los datos de 54 pacientes pediátricos con leucemia linfoblástica aguda (LLA). En concreto, “utilizamos datos de citometría de flujo obtenidos en el momento del diagnóstico y hemos basado el análisis en dos conceptos: por un lado, el nivel de expresión en los marcadores de superficie, y por otro, la frecuencia de las células dentro del mismo rango”.

Según se refleja en la investigación, este equipo ha aplicado el denominado análisis discriminante lineal de Fisher (método empleado en estadística) para buscar diferencias significativas entre ambos grupos de pacientes y después hacer una correlación con la información genética de los mismos.

Tras llevar a cabo todo el procedimiento, los resultados revelan que “una mayor frecuencia de células B, con baja expresión de CD38 (una glucoproteína de la membrana de la célula), podría ser un indicador temprano del riesgo de recaída”. En palabras de estos científicos, “el resultado más consistente en los diferentes análisis fue la asociación entre una menor expresión del marcador CD38 y la recaída”.

El grupo de investigación está integrado por María Rosa Durán, Salvador Chulián, Álvaro Martínez Rubio, del departamento de Matemáticas de la UCA, pertenecientes al grupo de investigación MathMed del Instituto de Investigación e Innovación en Ciencias Biomédicas de la Provincia de Cádiz (Inibica), Víctor M. Pérez García, de la Universidad de Castilla La Mancha; Cristina Blázquez Goñi, Juan Francisco Rodríguez Gutiérrez, Lourdes Hermosín Ramos, del departamento de Hematología y Oncología Pediátrica del Hospital de Jerez; Águeda Molinos Quintana, Teresa Caballero Velázquez, del departamento de Hematología y Oncología Pediátrica del Hospital Virgen del Rocío; Manuel Ramírez Orellana y Ana Castillo Robleda del departamento de Hematología y Oncología Pediátrica del Hospital Infantil Universitario Niño Jesús; y Juan Luis Fernández Martínez, de la Universidad de Oviedo.

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