Modelos de aprendizaje automático para predecir reacciones adversas a los fármacos inducidas por quimioterapia en pacientes con cáncer colorrectal.

Este estudio analizó el uso de programas informáticos, denominados modelos de aprendizaje automático, para predecir qué efectos secundarios podrían experimentar los pacientes con cáncer colorrectal tras la quimioterapia.

Los investigadores desarrollaron cuatro tipos diferentes de estos modelos. Utilizaron información como la edad del paciente, el sexo, los antecedentes médicos (como hipertensión o diabetes), el plan de quimioterapia específico (régimen), el buen funcionamiento del hígado y los riñones, si el paciente también está recibiendo radioterapia o un fármaco llamado bevacizumab, y el número de ciclos de quimioterapia previstos. Utilizaron esta información para intentar predecir seis efectos secundarios comunes de la quimioterapia: náuseas y vómitos, disminución de los glóbulos blancos (neutropenia), disminución de las plaquetas (trombocitopenia), disminución de los glóbulos rojos (anemia), daño nervioso (neuropatía periférica) y hemorragias. El estudio analizó datos de más de 4000 ciclos de quimioterapia administrados a pacientes. Los modelos mostraron una buena precisión en la predicción de estos efectos secundarios, potencialmente mejor que los métodos más antiguos.

Actualmente, esta investigación se encuentra en una fase en la que se han desarrollado y probado modelos informáticos utilizando datos existentes de pacientes. Esto no significa que estos modelos estén listos para ser utilizados en clínicas para predecir los efectos secundarios en pacientes individuales. Sería necesaria una investigación y validación adicionales para determinar si estos modelos funcionan de forma fiable en entornos clínicos del mundo real antes de que puedan ayudar potencialmente a los médicos a tomar decisiones sobre el manejo de los efectos secundarios de la quimioterapia.