¿Cómo estáis?
Bienvenidos, bienvenidas, un nuevo día a nuestro podcast
SomosUPM, el podcast random de la Universidad Politécnica de Madrid.
No es la primera vez que en este podcast hablamos de inteligencia artificial,
lo hicimos la pasada temporada.
Hoy vamos a hablar también de IA, pero enfocada a la salud.
Y para ello hemos invitado a María Jesús Ledesma, que es profesora
en la Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación.
Chus Ledesma,
un placer tenerte por aquí,
muchas gracias y bienvenida. - Muchas gracias,
es un placer estar aquí con vosotros.
El placer es nuestro, Chus.
Como decíamos,
profesora en la Escuela
Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación, de aquí de la UPM,
y también miembro del Grupo de Investigación 'Tecnología de Imágenes
Biomédicas'.
La primera pregunta que quería hacerte
es enfocada a esa investigación que habéis avanzado, publicado
recientemente, que tiene que ver precisamente con eso
que estábamos hablando: con la inteligencia artificial,
un algoritmo de IA que lo que hace, si no me equivoco, es predecir
cómo va a ser la respuesta inmune en pacientes con cáncer de pulmón.
¿Es así? - Es así, sí.
Durante los últimos prácticamente cinco años
hemos estado trabajando en distintas técnicas
para apoyar a los oncólogos
y a todo el equipo multidisciplinar que, digamos toman las decisiones
en la terapia del cáncer, específicamente en el cáncer de pulmón
para, a partir de información complementaria,
tanto imágenes como datos clínicos,
datos de hemograma (de análisis de sangre)
y actualmente en otro proyecto en el que estamos multicéntrico
con datos también histológicos, poder predecir si el paciente va
o no a responder a las terapias más innovadoras que hay actualmente,
que es la inmunoterapia. Entonces la inmunoterapia
lo que trata es de desproteger al cáncer de los mecanismos que tiene
para ahuyentar a nuestro sistema inmune.
Entonces, si conseguimos caracterizar bien al paciente,
puede incluso sobrevivir bastante tiempo cuando es un cáncer, en general,
bueno, pues que tiene un pronóstico malo
como es el cáncer de pulmón avanzado.
En estadio cuatro específicamente estamos trabajando con el de célula
no pequeña, que es el que digamos, que tiene un poco mejor pronóstico.
Aún así, hay solo un 30% de pacientes que responden.
Entonces, claro, nos gustaría que fuera mucho más: del 20 al 30.
Pero los que responden es increíble, ¿no?
La respuesta de unas personas que tendrían un pronóstico muy malo,
desgraciadamente de menos de un año, a tener una supervivencia
en principio cronificada, podría ser, ¿no?
Entonces, bueno, es muy interesante.
Mezcla parte más práctica y clínica con parte más básica de entender el
los mecanismos de protección del cáncer y cómo combatirlos.
Sí, porque además apuntas a ello,
el cáncer de pulmón tiene una tasa de mortalidad muy, muy alta en
pacientes enfermos de cáncer y se trata
últimamente mucho con... ha crecido la inmunoterapia
ese tratamiento. Porque, como decías, ¿en en qué consisten esos tratamientos?
Pues estos tratamientos en concreto
lo que tratan es de evadir los mecanismos de protección del cáncer.
Nuestras células inmune detectan células,
digamos que son agresivas o dañinas para la salud,
o para el organismo, y
programan la muerte celular.
Esto es a través de mecanismos
de receptores de la membrana.
Pero el cáncer es capaz de bloquear estos mecanismos.
Y esta inmunoterapia lo que hace es bloquear esos receptores
de membrana, que hacen que se bloquee nuestro sistema inmune.
O sea, justamente les pone un taponcito, por decirlo de alguna manera
a sus receptores de membrana para que no sean capaces
de protegerse frente a nuestras células inmunes.
Y este algoritmo de inteligencia artificial en el que estáis trabajando,
¿Qué información del paciente os da?
¿Qué datos con los que trabajáis?
Pues lo que hemos desarrollado son tecnologías espaciotemporales
y también basales.
Bien en el momento previo a la terapia, a partir de la imagen y del
la morfología del tumor, la heterogeneidad... y datos clínicos, como
varios biomarcadores en sangre y otros
parámetros clínicos del estado del paciente y demás,
de cuál es, digamos, su su fortaleza inmune y también lo que es
el microambiente tumoral, es lo que también vamos a caracterizar con la histología.
Toda esa información, que es lo que se llama
inteligencia artificial multimodal, la estamos integrando o bien justo
previo a la terapia o incluso durante el inicio de la terapia
para predecir si va a responder a 6 o 12 meses, o incluso a 24 meses, ¿no?
En el último artículo que hemos publicado justamente
predecíamos que incluso a 24 meses la predicción era buena, con información
de los dos o tres primeros meses. - Es un medio largo plazo.
Sí, sí. Entonces,
digamos que integra tanto información clínica como de la textura de la imagen
que, por ejemplo, en concreto claro, el tumor si empieza a responder
de forma inmune, se empieza a inflamar y empieza a reclutar células inmunes.
Eso no hace que el tumor decrezca, que es lo que vemos en quimioterapia,
sino que el tumor se mantiene en su tamaño,
incluso puede ser un poquito más grande.
Pero eso no es malo, es que está respondiendo.
Puede ser que no sea malo.
O sea, hay que ver los casos específicos,
sino que está respondiendo la terapia y lo tienes que ver de otra manera.
Entonces la imagen radiológica nos puede a ayudar
a ver esos cambios, del proceso inflamatorio
y esos patrones de cambios de textura es lo que nos está dando esa información.
Y entiendo que, claro,
partíais de una fase previa, digamos, en la que había
una carencia de esa información. ¿No era, posible obtenerla?
Bueno, lo que es también muy complejo,
en estos estudios es obtener unas cohortes
grandes de pacientes con los que hacer esta investigación.
Entonces, no hay mucho trabajos de este tipo.
Hay algún trabajo previo bastante reconocido de
un hospital en Nueva York, pero es realmente bastante,
bastante único
el que empecemos a tener cohortes de pacientes grandes, en este caso
unos 400 y pico pacientes. Y ahora con el nuevo proyecto multicéntrico
nacional e Ingenio, pues esperamos
tener una cohorte de unos 800 pacientes con información multimodal.
- Sí, es un número bastante... - Además de otras subcohortes con más datos clínicos.
O sea que incluso habrá más casos, pero no con todas las capas de información
que vemos que son relevantes para tomar estas decisiones.
Un proyecto de investigación que se ha realizado,
si no me equivoco, en colaboración
con el Centro de Investigación Biomédica en Red, con el CIBER.
¿Y cuáles son esos beneficios
que se pueden obtener?
Entiendo,
bueno, pues
los efectos secundarios que puede tener el paciente son menores,
ahorro de costes también, ¿no?
Sí.
La inmunoterapia tiene algunos efectos secundarios,
pero en general son bastante menores a los de la quimioterapia.
Y sobre todo es que sí que está ofreciendo una alternativa. De hecho,
bueno, la guía clínica actual es es inmunoterapia más quimioterapia
de forma simultánea. Pero, en general,
bueno, pues sobre todo
que es que el pronóstico de los pacientes puede mejorar de forma significativa.
Sí que están también combinándose con otros... bueno,
con otras terapias más dirigidas a la situación molecular
o genética del paciente o más bien del tumor del paciente,
que puedan favorecer también esa lucha contra el cáncer.
Y otra cosa que observamos es la heterogeneidad del cáncer.
O sea, los cánceres que suelen ser más agresivos e invasivos
suelen mutar mucho y tener como muchos perfiles y esos se escapan
más a todos los mecanismos que - Es más complicado, ¿no?
puedas ir poniendo las
trabas que vas poniendo en el camino, pues consiguen evadirlas.
Entonces eso también lo podemos ver de forma un poco
más macroscópica en la imagen, esa heterogeneidad del tumor,
que también nos lo estamos caracterizando.
Decíamos antes Chus, además, que eres miembro
del grupo de investigación 'Tecnología de Imágenes Biomédicas'
y que tu línea de investigación está un poquito enfocada
a la imagen cardiovascular y pulmonar.
Este proyecto de investigación está, como comentábamos,
centrado en el cáncer de pulmón, por su alta tasa de mortalidad.
Pero esta línea de investigación tuya también
va un poquito enfocada al corazón, a toda la imagen cardiovascular, ¿verdad?
Sí, sí.
Desde, digamos, casi desde mi tesis doctoral,
he estado trabajando mucho en imagen cardíaca.
Desde los ultrasonidos, la resonancia y también recientemente al
al CT cardíaco, a la Tomografía Computarizada Cardíaca.
Y, bueno, ahí hay múltiples ámbitos en los que trabajamos.
Hay algunas técnicas que están más relacionadas con
estimar la función o cuantificar de forma precisa
la función miocárdica, específicamente del ventrículo izquierdo,
aunque también hemos hecho algunos estudios del ventrículo derecho,
que se ve alterada en muchas situaciones,
en la situación de un infarto o en la situación de... bueno,
pues de distintas miocardiopatías, bien sean dilatadas o bien sean
pues de origen fibrótico, bueno, etcétera.
Luego otras áreas en las que hemos estado más trabajando recientemente
es en fibrilación auricular, en intentar apoyar
con modelos geométricos muy detallados y con buenas
segmentaciones del
miocardio, perdón, de la aurícula y de la orejuela,
cómo pueden ser los flujos
dentro de la aurícula.
Y cómo
también se pueden producir coágulos específicamente en la orejuela,
que puedan ser origen de un evento
cerebrovascular,
que son lógicamente potencialmente muy dañinos,
que son los ictus o las hemorragias cerebrales.
Entonces este origen tromboembólico está muy relacionado con...
son todos los pacientes que toman Sintrom o algún tipo de...
Es muy prevalente
la enfermedad.
Puede estar muy asociado tanto a tu coagulación
y tu estado de la sangre como a la geometría
y la capacidad de bombeo de la aurícula, que en muchos casos está disminuida
en esta fibrilación auricular.
Y nosotros proveemos
de imágenes
dinámicas de estos pacientes particulares y intentamos apoyar a otros grupos
de investigación que hacen mecánica de fluidos
con estas geometrías personalizadas para que podamos estimar
si va a haber una potencial éxtasis de la sangre,
o sea que la sangre se para suficientemente un tiempo en cada ciclo
para que se generen esos trombos o no, y específicamente en su orejuela.
O sea, nos estamos como anticipando un poquito
a lo que pueda venir después a través de estas imágenes.
sí, efectivamente. Estamos viendo el potencial riesgo del paciente a desarrollar esta posible,
bueno, evento para poner medidas preventivas,
que, además, hay varias. - Pues Chus, creo que además es una rama
tremendamente interesante y que está como muy en auge,
porque cada vez son más los estudiantes que deciden,
bueno, pues, dirigirse hacia estas tecnologías de la biomedicina.
esta ingeniería y en vuestra Escuela precisamente sabéis muy,
muy bien de esto, sabéis mucho.
Nos puedes contar así resumidamente qué se puede encontrar
un estudiante que te esté escuchando
y diga oye, interesante esto, yo me quiero dedicar a esto.
Bueno, pues lo que hacemos en los grados y en los másteres relacionados
con Ingeniería Biomédica en nuestra universidad, es formar a los estudiantes,
primero,
en identificar necesidades no cubiertas en el ámbito clínico y sanitario.
También una formación sólida,
que pueda permitir la investigación biomédica básica.
Por supuesto, hay muchos investigadores, egresados, que también van por
ahí y prepararles también para un mercado y un sector en crecimiento
y que todos necesitamos porque la salud nadie la tenemos garantizada.
Entonces queremos crear ingenieros que sean capaces
de tener mucha curiosidad y a la vez capacidad resolutiva y técnica.
En muchos ámbitos: en señales, en imágenes, inteligencia artificial...
Y lo que tenemos, yo creo en esta universidad, claramente,
es un conocimiento en la frontera siempre, ¿no?
De lo que todos sabemos por la cantidad de proyectos
y de actividad científica que hay en la universidad.
Y eso creo que da un potencial muy fuerte a los estudiantes.
Esa tecnología
enfocada a la biomedicina, que es fundamental.
Chus, pues estamos llegando al final,
pero no nos podemos despedir sin hacer esa pregunta obligada,
que es esa nominación, con la que
os pedimos a cada uno de vosotros, que además quiero recordar
que fuiste nominada por Rafael Borge, de la Escuela Técnica
Superior de Ingenieros de Industriales y bueno, fue su nominación,
así que queremos preguntarte a ti cuál es la tuya.
¿Quién es tu nominada o nominada
al que quieres ver sentado en esa butaca?
Bien, pues yo quiero proponer a mi compañera Araceli Díaz Perales,
que trabaja también en un ámbito muy interesante
en la Escuela Agronómica y en el CBGP,
en el Centro de Genómica de Plantas.
Para que nos hable de la investigación,
también relacionado con el sistema inmune, pero en alergia.
Seguro que os gustará.
Seguro que sí, que tiene muchas cosas interesantes que contarnos
Araceli. Igual que tú, Chus. Ha sido un placer,
ha sido muy interesante todo lo que nos has contado.
Gracias por estar aquí en nuestro podcast
y gracias a vosotros un día más por acompañarnos.
Os esperamos en el próximo episodio de SomosUPM.