Gracias al proyecto IA4MRD es posible mejorar la detección de enfermedad mínima residual mediante IA aplicada en el seguimiento clínico de los pacientes. Esto es posible después de trabajar en el desarrollo de varios modelos predictivos que mejoran la detección de células tumorales residuales
Los expertos desarrollaron tres modelos de IA capaces de aumentar la fiabilidad en el análisis genético de las muestras
Un proyecto coordinado por el clúster tecnológico onTech Innovation logró avances importantes en la aplicación de la Inteligencia Artificial (IA) al análisis de muestras de pacientes con cáncer, especialmente en casos de leucemia mieloide aguda, una forma agresiva de enfermedad oncológica en la sangre.
Según informó este lunes onTech Innovation en una nota de prensa, gracias al proyecto IA4MRD, de las siglas en inglés AI for Minimal Residual Disease, «ya es posible mejorar la detección de enfermedad mínima residual mediante IA. Eso supone un gran avance en la personalización del seguimiento clínico de los pacientes».
Todo ello después de activarse la primera de las tres fases en las que se desarrollará este proyecto gracias al trabajo conjunto de empresas especializas. Entre ellas, Altum (análisis genómicos), Cenit (soluciones de IA), Bimaxpro (desarrolladora de software clínico) y la Universidad de Sevilla, y con el respaldo del Ministerio de Industria y Turismo.
El proyecto desarrolló una plataforma digital y varios modelos predictivos que mejoran la detección de células tumorales residuales tras el tratamiento. Así lo detallaron desde el clúster tecnológico, con sede en Granada.
Una de las principales innovaciones fue el desarrollo de una herramienta digital que gestiona con precisión el proceso de análisis de muestras. Esto mejora la eficiencia y la seguridad en la toma de decisiones médicas, permitiendo a los profesionales actuar más rápido y con mayor fiabilidad.
⚠️Detección temprana de cáncer: Crearon un análisis de sangre que detecta 14 tipos de cáncer con un 95% de precisión, incluso en etapas iniciales, usando biomarcadores.
ℹ️Esto podría salvar millones de vidas al pillar los tumores antes de que den síntomas👀👇🏼 pic.twitter.com/n7KrkuicRS
— Enséñame de Ciencia (@EnsedeCiencia) June 21, 2025
En paralelo, se desarrollaron tres modelos de IA capaces de aumentar la fiabilidad en el análisis genético de las muestras. Esto se hizo mediante la tecnología IonTorrent, muy utilizada en hospitales. Para ello se estudiaron más de 450 muestras de pacientes con leucemia. También se identificaron más de 300 posibles marcadores tumorales distintos.
Estos avances suponen una mejora en la detección temprana de recaídas, algo clave para adaptar los tratamientos y aumentar las posibilidades de éxito. También abren la puerta a aplicar esta tecnología a otros tipos de cáncer. Eso representa un paso importante hacia una medicina más personalizada y precisa.
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