Investigadores de la Universidad de Ginebra han desarrollado MangroveGS, un modelo de IA que predice el riesgo de metástasis del cáncer con una precisión cercana al 80%. La herramienta analiza patrones de expresión génica en células tumorales, inicialmente de cáncer de colon, y es aplicable a otros tipos como el de mama y el de pulmón. Publicado en Cell Reports, su objetivo es permitir tratamientos más personalizados.
Investigadores dirigidos por Ariel Ruiz i Altaba, profesor del Departamento de Medicina Genética y Desarrollo de la Facultad de Medicina de la Universidad de Ginebra (UNIGE), estudiaron células de tumores de colon para comprender la metástasis. Descubrieron que la propagación del cáncer sigue programas biológicos estructurados en lugar de procesos aleatorios, reactivando vías de desarrollo tempranas mediante cambios genéticos y epigenéticos. La metástasis representa la mayoría de las muertes en los cánceres de colon, mama y pulmón, pero su detección temprana sigue siendo un reto, ya que a menudo comienza antes de que las células se encuentren en la sangre o el sistema linfático. Ninguna mutación por sí sola explica completamente por qué algunas células migran mientras que otras no. Para abordar esto, el equipo aisló, clonó y cultivó cerca de treinta clones celulares procedentes de dos tumores de colon primarios. Estos fueron probados in vitro y en modelos de ratón para observar la migración y la formación de metástasis. El análisis de cientos de genes reveló patrones de expresión que vinculan a grupos de células cancerosas con el potencial metastásico, en lugar de a células individuales. Estos patrones se integraron en MangroveGS, una herramienta de IA que utiliza decenas o cientos de firmas genéticas para realizar predicciones robustas. Aravind Srinivasan señaló: 'La gran novedad de nuestra herramienta, llamada Mangrove Gene Signatures (MangroveGS), es que explota decenas, incluso cientos, de firmas genéticas. Esto la hace particularmente resistente a las variaciones individuales'. El modelo predice la metástasis y la recurrencia del cáncer de colon con una precisión cercana al 80%, superando a los métodos anteriores, y se aplica a los cánceres de estómago, pulmón y mama. Procesa muestras de tumores hospitalarios mediante secuenciación de ARN, generando puntuaciones de riesgo que se comparten de forma segura con médicos y pacientes. Ruiz i Altaba afirmó: 'Esta información evitará el sobretratamiento de pacientes de bajo riesgo, limitando así los efectos secundarios y los costes innecesarios, al tiempo que intensificará el seguimiento y el tratamiento de aquellos con alto riesgo'. El estudio aparece en Cell Reports (2026; 45(1):116834).
