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Mejorando la terapia con Neoadyuvante en sarcomas de alto riesgo
Los sarcomas de tejidos blandos son un grupo de cánceres raros para los cuales la cirugía es el tratamiento estándar aplicado en tumores localizados. Sin embargo, casi un 50% de los pacientes sufren recaídas con que tienen un mal pronóstico.
La quimioterapia con neoadjuvantes tiene un buen potencial como tratamiento para la reducción del riesgo de recaída. Sin embargo, actualmente, no hay un consenso sobre la aplicación de este tipo de pacientes en sarcomas de tejidos blandos y no se conocen biomarcadores de respuesta, signos que permitan identificar si este tratamiento funcionará en los pacientes. La complejidad de estos tumores precisa un estudio analítico completo a nivel molecular y clínico. En este proyecto se utilizan métodos de tratamiento de datos basados en Inteligencia Artificial (IA) y Machine Learning (ML) y modelos derivados de muestras de pacientes para obtener y clasificar los datos obtenidos sobre estos tumores con el objetivo de acelerar la identificación de biomarcadores para el tratamiento con neoadyuvantes.
Este enfoque podría permitir comprender mejor estos tumores y proporcionar un recurso a la comunidad científica para hacer una mejor clasificación de los tumores, lo cual tendrá un impacto directo en la práctica clínica. Además, la recopilación de todos estos datos permitirá ampliar el conocimiento sobre los procesos biológicos que influyen en la respuesta de los sarcomas de tejidos blandos a la terapia con neoadyuvantes, pudiendo mostrar nuevos posibles objetivos para el desarrollo de nuevas terapias.