El proyecto IA4MRD impulsa la detección temprana de recaídas en leucemia con inteligencia artificial
Supone un gran avance en la personalización del seguimiento clínico de los pacientes
El consorcio liderado por onTech Innovation ha completado con éxito la primera fase del proyecto IA4MRD, logrando avances significativos en la aplicación de inteligencia artificial al análisis de muestras de pacientes con leucemia mieloide aguda, una de las formas más agresivas de cáncer en la sangre.
Colaboración y respaldo institucional
El proyecto IA4MRD es fruto de la colaboración entre empresas especializadas como Altum (análisis genómicos), Cenit (inteligencia artificial), Bimaxpro (software clínico) y la Universidad de Sevilla. Cuenta además con el respaldo del Ministerio de Industria y Turismo a través del programa AEI.
Innovaciones tecnológicas
Plataforma digital avanzada: Se ha desarrollado una herramienta digital que permite gestionar de manera precisa todo el proceso de análisis de muestras en laboratorio, desde la extracción hasta el análisis final. Esta innovación mejora la eficiencia y la seguridad en la toma de decisiones médicas, permitiendo a los profesionales actuar con mayor rapidez y fiabilidad.
Modelos predictivos con IA: El equipo ha diseñado y validado tres modelos de inteligencia artificial que incrementan la fiabilidad del análisis genético de muestras, utilizando la tecnología IonTorrent, ampliamente empleada en hospitales.
Estudio de muestras y marcadores: Para validar estos modelos, se analizaron más de 450 muestras de pacientes con leucemia y se identificaron más de 300 posibles marcadores tumorales distintos.
Impacto en la medicina personalizada
Estos avances permiten una detección más temprana de recaídas, aspecto clave para adaptar los tratamientos a cada paciente y aumentar las probabilidades de éxito. Además, abren la puerta a aplicar esta tecnología en otros tipos de cáncer, consolidando un paso importante hacia una medicina más personalizada y precisa.
El proyecto IA4MRD marca un hito en el uso de inteligencia artificial para la detección de enfermedad residual mínima en pacientes con leucemia, mejorando la capacidad de respuesta médica y sentando las bases para futuras aplicaciones en oncología de precisión.
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