Investigadores desarrollan modelo IA que optimiza los tratamientos contra el cáncer en adultos mayores

El software, denominado "Proteger", procesa los datos clínicos, comorbilidades y el nivel de fragilidad de pacientes de 65 años en adelante, con el objetivo de recomendar terapias personalizadas. La herramienta, en cuyo desarrollo participó un equipo del Centro de Oncología de Precisión UM, fue destacada en la prestigiosa revista Journal of Geriatric Oncology.

El Centro de Oncología de Precisión (COP) de la Universidad Mayor sumó un nuevo logro en el ámbito de la medicina traslacional y el desarrollo tecnológico aplicado a la salud, ya que el investigador, Dr. Fernán Gómez-Valenzuela, es parte del desarrollo de una innovadora herramienta de IA que apoya la decisión clínica de equipos médicos que tratan a pacientes con cáncer.

El software se denominada PROTEGER, está basado en modelos de machine learning y opera mediante un algoritmo que procesa variables oncológicas y de valoración geriátrica integral, como fragilidad, estado funcional, riesgo de toxicidad, comorbilidad, caídas, desempeño físico, cognición, ánimo y estadio tumoral. Tras este análisis, el modelo permite recomendar terapias personalizadas a personas mayores, principalmente de 65 años o más.

El investigador del COP, participó como coautor en el análisis e interpretación de los datos, así como en la edición y revisión del manuscrito en cohortes externas chilenas, lo que es clave para el éxito de este modelo orientado a optimizar la toma de decisiones.

El estudio, titulado “Machine learning models as a supporting tool to decide systemic therapy for older adults with cancer”, además fue aceptado y publicado recientemente por la destacada revista científica internacional Journal of Geriatric Oncology, ratificando el impacto global de la investigación.

Alianza estratégica

Este proyecto comenzó a materializarse a inicios de 2025, tras un nexo colaborativo entre el Centro Oncoger y la Universidad Mayor. “Nos contactaron para apoyarlos en la postulación al Fondo Nacional del Cáncer. A partir de ahí generamos un vínculo estratégico, utilizando la robusta plataforma institucional de la U. Mayor para apalancar el proyecto y proyectar colaboraciones científicas de alto nivel”, explicó Gómez-Valenzuela.

Oncoger es una plataforma liderada por el Dr. Gabriel Martínez, codirector de la célula de geriatría del Hospital Digital del Ministerio de Salud.

Hasta la fecha, el estudio se desarrolló de manera piloto en un número acotado de personas mayores; sin embargo, se estudió una cohorte total de 629 personas, tanto en desarrollo como en validación externa. Los datos arrojados por el algoritmo han servido de soporte técnico para las deliberaciones del Comité Oncogeriátrico Telemático de Chile, permitiendo a los especialistas ayudar a reducir tratamientos innecesarios y toxicidad evitable.

Medicina del futuro

Respecto a la urgencia de enfocar los esfuerzos de la IA en la población adulta mayor, el investigador del COP argumentó que responde al aumento sostenido de la esperanza de vida en el país.

“Es un grupo etario prioritario que no podemos desatender. Lamentablemente, abordar el cáncer en personas mayores es complejo; muchas veces el desafío no radica en la agresividad del tumor mismo, sino en la fragilidad inherente del paciente debido a la acumulación de daños crónicos provocados por otras enfermedades concurrentes. Es ahí donde la personalización de la IA se vuelve crucial”, enfatizó el académico.

Al ser consultado sobre las conclusiones principales plasmadas en la publicación internacional, Gómez-Valenzuela fue categórico: El sistema mostró buen rendimiento frente a la recomendación del comité experto, especialmente el modelo ensemble.

“Lo primero que hicimos fue contrastar nuestro algoritmo con los modelos predictivos tradicionales existentes a nivel global. El logro principal es haber construido una herramienta capaz de procesar todas las variables críticas de la vejez para transformarlas en una respuesta concreta y predictiva, validando si se aconseja o no la aplicación de una terapia determinada”, concluyó el investigador.