12 Dic Cenit participa en AI4MRD fase 2: Redefiniendo la EMR en Cáncer
12/12/2025 –
El proyecto AI4MRD inicia su Fase 2 con el objetivo de mejorar el diagnóstico del cáncer mediante la automatización del análisis de la Enfermedad Mínima Residual (EMR). Esta etapa avanza en la detección temprana de recaídas y en el apoyo a la toma de decisiones clínicas, dos procesos hoy en día manuales y complejos.
Financiado por el Ministerio de Industria y Turismo dentro del programa de apoyo a las AEI
AI4MRD -F2 (Digitalizando la Medicina de Precisión. Detección de la Enfermedad Mínima Residual en pacientes con cáncer mediante el desarrollo de nuevos algoritmos en Inteligencia Artificial y Secuenciación Masiva – FASE 2)
Es una iniciativa financiada por el Ministerio de Industria y Turismo dentro del programa de apoyo a las AEI para contribuir a la mejora de la competitividad de la industria española con referencia AEI-010500-2025-26.
Fase 1: digitalización inicial y primeros modelos de inteligencia artificial
Durante la Fase 1, el proyecto permitió mejorar la identificación de variantes genéticas relevantes mediante técnicas de inteligencia artificial (IA) y desarrollar una primera plataforma TIC para la gestión de datos, modelos y resultados de secuenciación. Esta base tecnológica ha sido clave para sentar las bases de una solución más robusta y preparada para su evolución en entornos clínicos reales.
Fase 2: automatización del análisis oncológico
Esta fase se centra en la mejora de dos procesos clave del análisis clínico por secuenciación masiva (NGS): la validación visual de variantes genéticas y la selección de marcadores tumorales para el seguimiento de la EMR. Ambos procesos son actualmente manuales, lentos y dependientes de la experiencia del analista, lo que limita su escalabilidad y reproducibilidad.
Para abordar este reto, el proyecto se articula en tres líneas principales de trabajo.
- En primer lugar, el desarrollo de modelos de inteligencia artificial orientados a la automatización de la selección de variantes genéticas verdaderas, apoyados en datos propios y en bases de datos públicas.
- En segundo lugar, la creación de modelos multimodales que integran información genética, clínica y temporal para seleccionar marcadores tumorales fiables y facilitar el seguimiento de la EMR.
- Por último, la evolución de la plataforma TIC, incorporando nuevas capas de automatización, visualización y herramientas inteligentes que permitan su despliegue en entornos clínicos reales.
El papel de Cenit en AI4MRD - Fase 2
Responsable del desarrollo de modelos de IA y evolución de la plataforma TIC
En esta Fase 2, Cenit es responsable de la evolución de la plataforma TIC del proyecto, liderando el diseño y la arquitectura de una solución basada en tecnologías Data Lake y Lakehouse, orientadas a la analítica avanzada y la gestión eficiente de grandes volúmenes de datos.
Asimismo, es responsable del desarrollo de los modelos predictivos de inteligencia artificial, estudiando y aplicando distintas técnicas, como redes neuronales y análisis de series temporales, que permiten avanzar hacia un análisis más automatizado, escalable y reproducible de la EMR.
onTech Innovation coordina este proyecto, Cenit participa en él como miembro de este clúster tecnológico.
Impacto del proyecto: medicina de precisión más accesible y eficiente
Con esta Fase 2, AI4MRD avanza hacia un modelo de análisis de la EMR más digital, automatizado y clínicamente útil, con una reducción estimada de los costes del test superior al 40% y una mayor capacidad de aplicación a distintos tipos de cáncer.
El proyecto contribuye así a mejorar la toma de decisiones terapéuticas, optimizar los recursos del sistema sanitario y avanzar hacia una medicina de precisión más accesible, reforzando al mismo tiempo la competitividad de la industria española.
Consorcio del proyecto AI4MRD: Colaboración tecnológica, biotecnológica y académica
El proyecto AI4MRD se desarrolla gracias a la colaboración de un consorcio multidisciplinar formado por onTech Innovation, clúster tecnológico andaluz que coordina la iniciativa; Tecnara, agrupación empresarial innovadora que impulsa la innovación y la transformación digital; Altum Sequencing, empresa biotecnológica especializada en secuenciación genómica y análisis NGS; Cenit, consultoría TI experta en inteligencia artificial, analítica avanzada y arquitectura de datos; la Universidad de Sevilla (ES3), que aporta conocimiento científico y apoyo en investigación aplicada; Bimaxpro, empresa tecnológica especializada en desarrollo de soluciones digitales; e Itexon Systems, compañía con experiencia en ingeniería de software y plataformas tecnológicas avanzadas.
Con AI4MRD Fase 2, la inteligencia artificial y la colaboración entre empresas, clústeres y universidad se consolidan como palancas clave para transformar el diagnóstico oncológico, acercando la medicina de precisión a la práctica clínica y generando un impacto real tanto en el sistema sanitario como en la competitividad del tejido industrial.