Investigadores del Sylvester Comprehensive Cancer Center presentaron en el congreso ASCO Annual Meeting 2026 una herramienta basada en inteligencia artificial que podría ayudar a personalizar el tratamiento en pacientes con mieloma múltiple recién diagnosticado. El modelo analiza imágenes rutinarias de biopsias de médula ósea y detecta señales inmunológicas ocultas asociadas con la respuesta terapéutica y el pronóstico clínico.
La plataforma, denominada GigaTIME, utiliza aprendizaje profundo para estimar biomarcadores inmunológicos, particularmente los niveles de CD16 relacionados con la actividad de células NK. En el estudio, los investigadores analizaron biopsias de 212 pacientes incluidos en el registro de la HealthTree Foundation y evaluaron la respuesta a esquemas VRd (bortezomib, lenalidomida y dexametasona) frente a D-VRd, que añade daratumumab.
Los resultados mostraron que los pacientes con niveles bajos de CD16 predichos por IA tuvieron peores desenlaces cuando recibieron VRd sin trasplante, mientras que aquellos tratados con D-VRd lograron una supervivencia libre de eventos significativamente superior a 18 meses. Además, en pacientes con niveles altos de CD16, los resultados fueron similares con o sin trasplante autólogo, lo que abre la posibilidad de individualizar la indicación de terapias intensivas.
Los autores destacan que esta tecnología podría representar un paso importante hacia la medicina de precisión en mieloma múltiple, al integrar datos biológicos, histopatológicos y clínicos para orientar decisiones terapéuticas. Aunque la herramienta aún se encuentra en fase de investigación y requiere validación prospectiva, los hallazgos sugieren que la IA podría convertirse en un apoyo relevante para seleccionar inmunoterapia y definir la necesidad de trasplante en determinados pacientes.
Referencia:
1. Rajanna AR, Landgren O, et al. AI tool helps guide treatment decisions in multiple myeloma [abstract]. J Clin Oncol. 2026;44(suppl):Abstract disponible en: ASCO Annual Meeting 2026 Abstract
