"Con esta herramienta pretendemos que no se nos escape ninguna oportunidad para el paciente"

La posibilidad de acceder a un ensayo clínico puede abrir nuevas vías de tratamiento para personas que necesitan alternativas terapéuticas. Eneko Novo Sukia, oncólogo médico del Hospital Universitario Cruces, investigador clínico en IIS Biobizkaia, profesor asociado en EHU y miembro de la junta directiva de SOGUG, trabaja en un proyecto que busca aprovechar la inteligencia artificial para facilitar esa identificación y hacer más eficiente el trabajo de los profesionales sanitarios. La iniciativa, reconocida con una de las becas en Calidad Asistencial en cáncer de próstata de Bayer Hispania, pretende reducir el riesgo de que una oportunidad de tratamiento para pacientes con cáncer de próstata pase inadvertida. El proyecto comenzará con una fase piloto y deberá demostrar su utilidad antes de llegar a la práctica clínica.

¿Qué supone para usted haber recibido esta beca en Calidad Asistencial en cáncer de próstata?

Supone una ayuda fundamental, sobre todo porque necesitamos financiación para llevar a cabo el proyecto y adquirir determinada infraestructura computacional. En ese sentido, la beca era una pieza clave para poder ejecutarlo. Quiero agradecer a Bayer y a todo el comité científico que nos la hayan concedido.

¿Cómo surgió la idea de poner en marcha esta iniciativa?

En el servicio de Oncología Médica teníamos una necesidad clínica concreta relacionada con los ensayos clínicos en cáncer de próstata. A partir de ahí, empezamos a trabajar en la idea junto con el equipo de investigación computacional del Instituto de Investigación Sanitaria Biobizkaia. Cuando salió la convocatoria de Bayer, vimos que era una buena oportunidad para conseguir los recursos necesarios y desarrollar un proyecto que respondía a una necesidad real.

No lo ha realizado solo, ¿con quién ha llevado a cabo el proyecto?

Este proyecto nace de una necesidad clínica que tenemos en el servicio de oncología médica, concretamente con los tumores urológicos, que los llevamos Ricardo Fernández, Joan Mañé y yo. Asimismo, nosotros llevamos unos ensayos clínicos conjuntamente con unas coordinadoras que actualmente son Maite y Ana. Con todas estas personas vimos la necesidad que teníamos para instaurar ese tipo de herramientas IA que nos podrían ayudar a hacer más eficiente el trabajo que tenemos a día a día dentro de lo que es el ensayo clínico. En el proyecto ha participado David Buchser, investigador del grupo Radiología y Medicina Física en Procesos Oncológicos, Biobizkaia y Servicio de Oncología Radioterápica, Hospital Universitario Cruces; Oskar Estradé, Servicio de Urología, Hospital Universitario Cruces; y Asier Erramuzpe, investigador del grupo Neuroimagen Computacional, Biobizkaia e investigador Ikerbasque. Además, han contado con la colaboración de los servicios que forman parte del comité multidisciplinar de cáncer genitourinario en el Hospital Universitario Cruces y personal de las plataformas de Bioinformática e Informática, Biobizkaia, que prestan el soporte técnico del proyecto.

¿En qué consiste exactamente?

En Oncología Médica atendemos a pacientes con cáncer de próstata avanzado. En muchas ocasiones, los tratamientos disponibles son limitados y los ensayos clínicos pueden representar una oportunidad importante. El problema es que participar en uno de ellos exige comprobar unos criterios de inclusión muy estrictos, recogidos en protocolos que pueden llegar a tener 200 páginas. En la consulta tenemos que atender al paciente, valorar su situación y tomar decisiones en un tiempo limitado. No podemos tener presentes todos los detalles de todos los protocolos. Por eso, queremos desarrollar una herramienta de inteligencia artificial que nos ayude a identificar qué ensayos clínicos pueden ser adecuados para cada paciente.

¿Qué papel desempeñará la inteligencia artificial en ese proceso?

Nos puede aportar rapidez y eficiencia. La idea es que, cuando estemos valorando a un paciente, la herramienta nos ayude a identificar las posibilidades de participación en ensayos clínicos que encajen con su situación. No se trata de sustituir el criterio médico, sino de contar con una ayuda que nos permita trabajar mejor y de una manera más ágil.

¿Qué puede suponer para los pacientes?

Fundamentalmente, que no perdamos oportunidades. El gran error que podemos cometer es no ofrecer a un paciente la posibilidad de participar en un ensayo clínico porque, en ese momento, no hemos identificado una alternativa que podría ser adecuada para él. Algunos de estos ensayos investigan tratamientos que pueden tardar cinco o diez años en incorporarse a la práctica clínica. Participar en ellos puede permitir acceder a opciones terapéuticas en investigación. Lo que queremos es que no se nos escape ningún detalle y, sobre todo, que no se nos escape ninguna oportunidad para el paciente.

¿La herramienta permitirá saber qué pacientes se están quedando fuera de estas oportunidades?

Es precisamente una de las cuestiones que queremos evaluar. Todavía no tenemos una medición que nos permita decir qué porcentaje de oportunidades se nos escapan. Lo averiguaremos durante el programa piloto, comparando los resultados de la herramienta con lo que somos capaces de hacer los profesionales por nosotros mismos.

¿En qué fase se encuentra el proyecto y cuándo esperan empezar a probarlo?

La parte de infraestructura ya está en marcha, incluida la adquisición del material computacional necesario. También estamos actualizando el diseño inicial, porque los modelos de inteligencia artificial avanzan muy rápido y queremos aprovechar sus capacidades más recientes. Nuestra previsión es tener diseñada la estructura antes de que termine el año y comenzar las primeras pruebas durante el primer trimestre del año siguiente. Disponemos de un año para ejecutar el proyecto, aunque esperamos poder hacerlo antes.