Tres años de investigación con 4 hospitales europeos y 160 pacientes
El CHUO de Ourense, centro de referencia en España
Gradiant presentó en Madrid ayer, 15 de febrero, su innovación que detecta y predice posibles recaídas en pacientes que han sufrido cáncer de colon y mama. Este modelo predictivo basado en inteligencia artificial se ha desarrollado en los últimos tres años y presentará en los próximos días sus resultados clínicos. El sistema ha sido desarrollado por Gradiant como parte de su colaboración en el proyecto PERSIST, cuyo objetivo es la creación de un nuevo modelo de cuidado apoyado en herramientas tecnológicas diversas como modelos predictivos y aplicaciones web, entre otras. En él, el centro tecnológico gallego colabora con otras 13 entidades de 10 países. La innovación de Gradiant se basa en una innovación tecnológica que permite estudiar imágenes de biopsias líquidas para detectar células tumorales circulantes.
El proyecto PERSIST ha sido financiado con 5 millones de euros por la Unión Europea y ha permitido realizar ensayos clínicos en 4 hospitales de España, Bélgica, Eslovenia y Letonia. En los ensayos han colaborado voluntariamente 160 pacientes de cáncer y 32 profesionales sanitarios. El Centro Hospitalario Universitario de Ourense (CHUO) ha sido el centro de referencia en España.
Detección de la células tumorales
Uno de los principales avances y contribución directa de Gradiant ha sido el desarrollo de un modelo de Inteligencia Artificial que detecta automáticamente células tumorales circulantes en muestras de sangre. Este biomarcador puede ayudar a predecir recaídas en pacientes que han superado un cáncer, o metástasis en pacientes con un cáncer activo. Actualmente, este método no se utiliza en la práctica habitual debido a la complejidad que implica el análisis de las imágenes al microscopio. Una barrera que queda totalmente superada gracias a la innovación desarrollada en el centro tecnológico vigués.
“El proyecto PERSIST ha permitido tener una mejor comprensión de las implicaciones que tiene la supervivencia de cáncer, tanto para los propios supervivientes, como para el sistema sanitario y sus profesionales. Además, ha demostrado cómo la tecnología puede apoyar modelos de cuidado que pongan al paciente en el centro, lo empoderen para participar activamente en el proceso, y permitan un mejor seguimiento y definición de una estrategia clínica personalizada para cada superviviente de cáncer” explicó esta mañana Alberto Sánchez, responsable de eSalud de Gradiant y coordinador de PERSIST.
Personalización del seguimiento y salud emocional
Basándose en la inteligencia artificial para la captura y estandarización de datos de cada paciente, el sistema desarrollado por los socios de PERSIST apoya la toma de decisión de los oncólogos para la detección temprana de la recurrencia del cáncer. De esta manera, los profesionales pueden personalizar la estrategia terapéutica y reaccionar de forma temprana ante cualquier riesgo para el paciente. El objetivo PERSIST se basa en apoyar la mejor estrategia de seguimiento e intervención, empoderar a los pacientes a que participen en su propio cuidado y promover su salud emocional en la lucha contra el miedo a recaer y a no ser detectados a tiempo en atención primaria o en el seguimiento con su oncólogo.
La captura de datos del sistema PERSIST incluye la integración de datos de la historia clínica de cada paciente, datos en tiempo real que el propio paciente registra mediante una aplicación móvil y la interacción por vídeo y voz de cada paciente.
PERSIST es un proyecto europeo que se inició en 2020. Gradiant ha coordinado toda la investigación en la que han participado 13 entidades de 10 países: Sergas y Dedalus (España); Univerza Mariboru y Univerzitetni Klinicni Center Maribor (Eslovenia); Haute Ecole Specialisée De Suisse (Suiza); Latvijas Universitate (Letonia); Cyberethics Lab (Italia); Centre Hospitalier Universitaire de Liège (Bélgica); Symptoma (Austria); Rubynanomed (Portugal); National Patients’ Organization (Bulgaria); y Emoda (Turquía).
PERSIST ha recibido fondos del programa de investigación e innovación Horizonte 2020 de la Unión Europea en virtud del acuerdo de subvención Nº 875406.
