La inmunoterapia con inhibidores de puntos de control inmunitario (ICIs por sus siglas en inglés) ha transformado el tratamiento de diversos tumores sólidos y hematológicos. Sin embargo, solo una proporción de los pacientes obtiene un beneficio clínico significativo, mientras que otros se exponen a eventos adversos, retrasos en el inicio de terapias más efectivas y mayores costos asistenciales. En este contexto, investigadores de la Facultad de Medicina de Harvard desarrollaron COMPASS, un modelo de inteligencia artificial diseñado para predecir qué pacientes tienen mayor probabilidad de responder a estos tratamientos.
El sistema analiza la expresión génica del tumor para identificar patrones biológicos asociados con la respuesta a los ICIs. A diferencia de otros modelos predictivos, COMPASS no solo genera una estimación de probabilidad, sino que también ofrece una explicación de los mecanismos moleculares que sustentan cada predicción, una característica relevante para favorecer la interpretabilidad clínica y la generación de nuevas hipótesis de investigación.
Durante su desarrollo, el modelo fue entrenado y evaluado con datos retrospectivos provenientes de 16 cohortes clínicas de pacientes tratados con inmunoterapia. Los investigadores reportaron que COMPASS superó en 8.5 % el desempeño de las estrategias predictivas actualmente disponibles para identificar respondedores, lo que sugiere un avance importante hacia una selección más precisa de candidatos para este tipo de tratamiento.
De confirmarse estos resultados en estudios prospectivos, la herramienta podría contribuir a optimizar la medicina de precisión en oncología. Entre sus posibles aplicaciones destacan la selección de pacientes para ensayos clínicos, la identificación de nuevos biomarcadores y dianas terapéuticas, así como la reducción de tratamientos ineficaces en pacientes con baja probabilidad de respuesta.
Aunque los hallazgos son prometedores, los autores enfatizan que COMPASS aún requiere validación clínica antes de incorporarse a la práctica asistencial. No obstante, este desarrollo refleja cómo la integración de datos ómicos e inteligencia artificial puede fortalecer la toma de decisiones en oncología, ofreciendo modelos no solo más precisos, sino también más transparentes y clínicamente interpretables. En un escenario donde la personalización del tratamiento es cada vez más relevante, herramientas como COMPASS podrían convertirse en un apoyo valioso para optimizar el uso de la inmunoterapia y mejorar los resultados en pacientes con cáncer.
Referencias:
1. AI tool improves prediction of who will respond to cancer immunotherapy drugs. Harvard Medical School. 2026 Jul 3. Disponible en https://www.newswise.com/articles/ai-tool-improves-prediction-of-who-will-respond-to-cancer-immunotherapy-drugs
2. Shen W, et al. Generalizable AI predicts immunotherapy outcomes across cancers and treatments. medRxiv [Preprint]. 2025 May 5:2025.05.01.25326820.
