CIBERONC ha puesto en marcha un nuevo proyecto que tiene como objetivo personalizar el manejo clínico del cáncer de endometrio (CE) avanzado mediante la combinación de biopsia líquida, genómica e inteligencia artificial, con el objetivo final de mejorar la esperanza y calidad de vida de las pacientes con CE que, actualmente, tienen oportunidades clínicas limitadas.
El proyecto titulado “Personalized Clinical Management of Endometrial Cancer using Liquid Biopsy, Genomics and Artificial Intelligence(ECLAI)" de tres años de duración, forma parte de la convocatoria ERA PerMed JTC2021 apoyado por la Asociación Española contra el Cáncer y tiene un presupuesto próximo a los 800.000€. El consorcio ECLAI está coordinado por Gema Moreno-Bueno investigadora principal del CIBERONC en la Universidad Autónoma de Madrid y la Fundación MD Anderson y cuenta con Laura Muinelo como Project Manager, también investigadora del CIBERONC -perteneciente al grupo de Rafael López en el Hospital U. de Santiago. En ECLAI participan entre otros investigadores CIBERONC Miguel Abal del Hospital U. de Santiago y Eva Colás y Antonio Gil-Moreno del Vall d'Hebron Institut de Recerca.
La oncología de precisión representa un reto en el contexto del CE. La incidencia de este tumor ha aumentado en los últimos años y las opciones terapéuticas para las etapas avanzadas de la enfermedad son muy limitadas. Así, para mejorar el tratamiento de pacientes de CE con mal pronóstico es necesario comprender mejor los mecanismos moleculares de este tipo tumoral y aplicar nuevas estrategias que nos permitan capturar la alta heterogeneidad intratumoral (ITH) del CE.
El objetivo del consorcio ECLA, del que también forman parte las instituciones Medical University of Lubin (Polonia), University of Bergen (Noruega) y Centre on Health Technologies (Estonia), es conseguir una gestión personalizada del CE mediante el desarrollo de nuevas herramientas no invasivas basadas en inteligencia artificial capaces de recapitular dicha heterogeneidad y que permitan establecer tratamientos personalizados más efectivos.
Con este objetivo, el consorcio combinará: a) el uso de biopsias no invasivas, b) la caracterización genómica del tumor durante el curso de la enfermedad, c) la generación de modelos preclínicos y d) el uso de la inteligencia artificial para generar un algoritmo (ECLAI), con utilidad clínica, que prediga la respuesta terapéutica y la aparición de recurrencias en CE.
El proyecto contará asimismo con el asesoramiento y apoyo de las asociaciones de pacientes (ASACO y ENGAGE) y ENITEC, la red europea de investigación sobre CE.
