Un equipo argentino del CONICET y la UBA desarrolló un sistema de inteligencia artificial que busca anticipar cómo responderá cada paciente a distintos tratamientos contra el cáncer. La herramienta analiza muestras biológicas y detecta patrones que permiten predecir si una terapia será efectiva, lo que ayudaría a evitar meses de incertidumbre y reducir efectos adversos.
El sistema ya se probó en laboratorio y comenzó a validarse con muestras reales del Hospital Garrahan, enfocándose en tumores pediátricos del sistema nervioso central. Su principal ventaja es el ahorro de tiempo: podría ofrecer respuestas en un mes, acelerando decisiones médicas clave.
La tecnología no funciona como las IA de uso cotidiano. Fue diseñada para procesar datos complejos y clasificar cada muestra como sensible o resistente a un tratamiento. Para lograr predicciones confiables, necesita acumular muchos casos clínicos, un proceso que podría extenderse por dos años.
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Profesionales de la salud destacan el potencial de esta herramienta, que también podría ampliarse a otros tipos de tumores y terapias. El proyecto nació de estudios previos sobre resistencia celular y avanzó gracias al trabajo conjunto entre científicos, bioinformáticos y médicos.
El objetivo final es claro: brindar información más precisa y decisiones terapéuticas más rápidas, mejorando la calidad de vida de los pacientes y fortaleciendo la medicina personalizada en el país.