19 Dic Cenit participa en AI4MRD para el diagnóstico precoz del cáncer con IA
19/12/2024 –
El proyecto AI4MRD busca superar mejorar la calidad de vida de los pacientes, aumentar la supervivencia y reducir los costos sanitarios mediante el desarrollo de técnicas de Inteligencia Artificial (IA) para mejorar y profundizar el análisis de Enfermedad Mínima Residual (EMR) por Secuenciación de Nueva Generación (NGS) en pacientes con cáncer, reduciendo costos y aumentando la precisión diagnóstica.
Financiado por el Ministerio de Industria, Comercio y Turismo dentro del programa de apoyo a las AEI
AI4MRD (Digitalizando la Medicina de Precisión. Detección de la Enfermedad Mínima Residual en pacientes con cáncer mediante el desarrollo de nuevos algoritmos basados en inteligencia artificial y secuenciación masiva).
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-010500-2024-12.
OnTech Innovation coordina este proyecto y Cenit participa en él, como miembro de este clúster tecnológico y biotecnológico andaluz.
Impulsando el avance en el diagnóstico oncológico con el proyecto AI4MRD
El proyecto AI4MRD representa un avance disruptivo en el diagnóstico oncológico, combinando inteligencia artificial (IA) y secuenciación genética de nueva generación (NGS) para detectar la Enfermedad Mínima Residual (EMR) en pacientes con cáncer. Con el objetivo de mejorar la calidad de vida de los pacientes, aumentar la supervivencia y reducir costos, este proyecto busca implementar soluciones tecnológicas innovadoras que democratizarán el acceso a la medicina de precisión.
El reto del diagnóstico de la Enfermedad Mínima Residual (EMR)
La EMR se refiere a las células tumorales que persisten tras el tratamiento, siendo responsables de recaídas en pacientes oncológicos. Detectar estas células con alta sensibilidad es fundamental para evaluar el riesgo de recaída y guiar tratamientos personalizados. Sin embargo, los métodos actuales presentan limitaciones en sensibilidad y costos elevados que dificultan su adopción masiva.
AI4MRD busca superar estas barreras mediante el desarrollo de técnicas computacionales avanzadas.
Inteligencia artificial al servicio de la detección de cáncer
El diseño de modelos de IA permitirán:
Reducir el ruido genético: Utilizando métodos como el análisis de componentes principales (PCA), la descomposición de valores singulares (SVD) y redes neuronales convolucionales, se estudiará la distribución del ruido genético en individuos sanos, identificando marcadores tumorales con mayor sensibilidad.
Aumentar la capacidad predictiva: Algoritmos multimodales integrarán datos clínicos, genéticos, demográficos y de imagen para predecir con precisión el riesgo de recaída y optimizar el manejo terapéutico.
Optimizar la eficiencia del test: La digitalización y automatización de procesos reducirá en más de un 40% los costos asociados al test de EMR, facilitando su acceso a una mayor cantidad de pacientes.
Impacto clínico y social
El proyecto AI4MRD aspira a transformar la forma en que se realiza el seguimiento y tratamiento de los pacientes oncológicos. Con una mayor precisión diagnóstica, reducción de costes y un enfoque centrado en la medicina de precisión, se espera:
Incrementar la supervivencia de los pacientes: Detectar recaídas de manera temprana y ajustar tratamientos en función del riesgo individual.
Democratizar la tecnología: Hacer accesible esta herramienta diagnóstica a más hospitales y clínicas.
Optimizar los recursos sanitarios: Reducir tiempos de espera y costes asociados a la gestión del cáncer.
La Fase I: Digitalización y Modelos de IA
El proyecto AI4MRD seguirá un proceso de desarrollo evolutivo en tres fases para crear y desarrollar una solución digital integral que permita la detección y monitorización de la EMR en pacientes con cáncer mediante inteligencia artificial.
La Fase 1: Desarrollo Inicial y Exploración (TRL3) ya se ha iniciado. La principal innovación de esta fase es el desarrollo de modelos de IA para optimizar el análisis de EMR y el riesgo de recaída en pacientes con cáncer. Y se centra en dos áreas clave:
- Digitalización de procesos: Desarrollo de una plataforma integral que automatiza la gestión de muestras, datos analíticos y resultados de secuenciación. Esta herramienta reducirá errores manuales y optimizará los tiempos de respuesta en la monitorización clínica.
- Modelos predictivos basados en IA: Creación de algoritmos avanzados para aumentar la sensibilidad y especificidad del test de EMR. Estos algoritmos utilizarán técnicas como redes neuronales convolucionales y análisis estadísticos avanzados para distinguir entre ruido genético y señales tumorales reales, permitiendo una detección más precisa y asequible.
En Cenit, nos enorgullece formar parte de este ambicioso proyecto, contribuyendo con nuestra experiencia en inteligencia artificial y automatización inteligente. AI4MRD es un ejemplo del potencial de la tecnología para mejorar vidas y transformar el futuro de la salud.