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Desarrollo de un modelo predictivo para el tratamiento personalizado de tumores cerebrales pediátricos y glioblastomas con inteligencia artificial
Los tumores del sistema nervioso central (SNC) son los tumores sólidos más frecuentes en niños, representando el 21% de los cánceres pediátricos y son una de las principales causas de mortalidad. Los tumores teratoides/rabdoides atípicos son tumores raros que comprenden aproximadamente el 1-2% de todos los tumores cerebrales pediátricos. Los gliomas son los tumores del SNC más frecuentes en niños y adolescentes (35% de los tumores del SNC diagnosticados en niños entre el nacimiento y los 19 años). Los glioblastomas representan el 45% de todos los tumores del SNC, la mayor parte en adultos mayores 45 años. Menos del 5% de los adultos afectados sobreviven más de 5 años desde el diagnóstico. A pesar de todos los esfuerzos terapéuticos, estos tipos tumorales siguen siendo en gran medida incurables, y las formas más agresivas son letales en cuestión de meses. Las nuevas terapias en desarrollo no están consiguiendo ser efectivos o seguros, además de que la extremadamente alta heterogeneidad de estos tumores dificulta el tratamiento.
Con nuestro proyecto queremos realizar un estudio masivo a nivel celular y molecular de muestras de tumores cerebrales pediátricos y glioblastomas, de manera que podamos identificar nuevas dianas y podamos proponer nuevos tratamientos frente a estos tumores. Además, los resultados obtenidos serán utilizados para desarrollar una herramienta basada en inteligencia artificial que permita predecir qué tratamiento es el idóneo para cada paciente con estos tipos de cáncer.