Expertos analizan cómo la inteligencia artificial mejora la investigación clínica en oncología

Los datos en vida real y la inteligencia artificial impulsan la investigación clínica en oncología

Gilead Sciences ha reunido a expertos en oncología en un encuentro donde se abordaron los avances en la investigación clínica, el diseño de los ensayos clínicos, y cómo los datos en vida real (RWD) y la inteligencia artificial están revolucionando la forma en que se desarrollan y evalúan los tratamientos oncológicos.

Durante la jornada, que se centró en la comprensión y evolución de los modelos de investigación clínica, André Marques, Senior Business Unit Director Oncology en Gilead España y Portugal, destacó la importancia de comprender cómo se construye la evidencia científica y cómo se interpretan los resultados de los ensayos. En su intervención, Marques subrayó que es fundamental ofrecer una información rigurosa y contextualizada sobre los ensayos clínicos y los tratamientos, con el fin de trasladar a la sociedad un conocimiento claro de su impacto real en los pacientes.

El doctor Luis de la Cruz, jefe del Servicio de Oncología Médica en el Hospital Universitario Virgen Macarena, explicó que la evaluación de los ensayos clínicos debe ir más allá de los resultados estadísticamente significativos. En su intervención, el Dr. de la Cruz señaló que indicadores como la supervivencia global, la supervivencia libre de progresión y la tasa de respuesta son esenciales para medir el beneficio de un tratamiento. Sin embargo, enfatizó que es importante valorar la magnitud del beneficio clínico real que aportan estos resultados al paciente. Asimismo, se discutió la distinción entre significación estadística y relevancia clínica, resaltando las limitaciones de las variables cuando se analizan en estudios a largo plazo.

Uno de los aspectos más destacados de la jornada fue el análisis del diseño de los ensayos clínicos, incluyendo el crossover, una metodología utilizada en ciertos estudios en oncología que permite que los pacientes inicialmente asignados al grupo de control reciban el tratamiento experimental después de la progresión de su enfermedad. El Dr. de la Cruz explicó que este tipo de diseño tiene implicaciones estadísticas relevantes y requiere un análisis específico para evaluar adecuadamente los resultados.

Elisenda Martínez, presidenta de la Asociación Española de Cáncer de Mama Metastásico (AECMM), ofreció una visión sobre el papel crucial de los datos en vida real, destacando cómo estos datos complementan los generados en los ensayos clínicos. Martínez explicó que, aunque los ensayos clínicos demuestran la eficacia y seguridad de los tratamientos en condiciones controladas, no siempre reflejan la experiencia del paciente en su vida diaria. Subrayó la importancia de recoger resultados reportados por los pacientes, como la calidad de vida, el impacto social y la salud mental, ya que también forman parte del resultado clínico.

La jornada concluyó con un análisis sobre el futuro de la investigación clínica en oncología, centrándose en cómo la inteligencia artificial está transformando el diseño y desarrollo de los ensayos. Se discutió el uso de modelos predictivos y herramientas basadas en datos que permiten mejorar la selección de pacientes y optimizar los diseños metodológicos. El Dr. de la Cruz concluyó que el uso de biomarcadores y herramientas de inteligencia artificial está permitiendo avanzar hacia ensayos más dirigidos y con mayores garantías de éxito, con el objetivo de ofrecer tratamientos más personalizados y eficaces para los pacientes.

Los expertos coincidieron en que la evolución de la investigación clínica en oncología requiere una comprensión cada vez más profunda de sus fundamentos metodológicos, así como una comunicación clara que permita contextualizar adecuadamente los resultados de los estudios.