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Inteligencia artificial para descubrir marcadores biológicos que eviten quimioterapia innecesaria y prevengan recurrencias inesperadas en mujeres con cáncer de endometrio
El cáncer de endometrio (CE) es el cuarto cáncer más común en mujeres a nivel global, y su incidencia sigue aumentando. A pesar de esto, el CE sigue siendo una enfermedad en cierto modo desatendida. Múltiples factores, como la obesidad, la edad y la diabetes, se relacionan con un mayor riesgo de desarrollar CE. Aunque la mayoría de las pacientes se diagnostican en etapas tempranas, presentando tumores de bajo grado y bajo riesgo de recaída, entre un 5% y 10% experimenta recurrencias inesperadas con resultados desfavorables. El tratamiento estándar de los EC en estadios tempranos consiste en cirugía, mientras que la irradiación y/o la quimioterapia se recomiendan en función de los factores de riesgo clínico-patológicos. Lamentablemente, no existe un consenso sobre un plan de tratamiento adecuado, y la falta de un sistema de clasificación estándar conduce a la sobre o infrautilización de la terapia. Además, en el caso de CE más avanzados y de alto riesgo, las tasas de supervivencia siguen siendo relativamente bajas, debido en parte a la falta de terapias específicas y personalizadas.
Nuestro proyecto se enfoca en el análisis exhaustivo (multiómico) de las características moleculares del CE para entrenar un marco de aprendizaje automático al fin de identificar un conjunto de biomarcadores pronósticos. Esto mejorará la toma de decisiones posteriores a la cirugía, evitando tratamientos innecesarios y previniendo recurrencias. Además, al comprender mejor la biología subyacente del CE, tenemos la expectativa de hallar nuevas terapias específicas y personalizadas para pacientes con CE de alto riesgo.