IA aplicada a patología digital aprende a anticipar qué pacientes responderán mejor a la inmunoterapia

Durante el Congreso de la Sociedad Europea de Oncología Médica (ESMO) 2025, la empresa surcoreana Lunit presentó tres estudios que demuestran cómo su plataforma de patología digital basada en inteligencia artificial, Lunit SCOPE IO®, puede identificar biomarcadores capaces de predecir qué pacientes responderán mejor a tratamientos con inhibidores de puntos de control inmunitario (ICI).

En un estudio realizado junto con la Universidad de Pisa (Italia), el sistema analizó muestras de pacientes con cáncer colorrectal metastásico con reparación de errores de emparejamiento competente (pMMR mCRC), participantes en los ensayos AtezoTRIBE y AVETRIC. Al examinar las láminas histológicas antes del tratamiento, la IA cuantificó distintos tipos celulares del microambiente tumoral y generó un biomarcador que clasificó a los pacientes en grupos de “alto” y “bajo” valor predictivo. Los resultados mostraron que los pacientes “biomarcador-alto” tratados con atezolizumab más FOLFOXIRI/bevacizumab tuvieron mayor supervivencia libre de progresión y global, un beneficio no observado en el grupo control.

Otro estudio, en colaboración con la Universidad de Yonsei (Corea del Sur), aplicó Lunit SCOPE IO a casos de carcinoma de células renales claras avanzado (ccRCC). El sistema clasificó los tumores como inflamados o no inflamados, según la densidad y distribución de linfocitos infiltrantes. Los pacientes con tumores inflamados tratados con nivolumab e ipilimumab mostraron mayores tasas de respuesta (60.5% frente a 23.2%) y supervivencia más prolongada, mientras que esa ventaja desapareció en quienes recibieron sunitinib. Los hallazgos, validados en una cohorte independiente, confirman el potencial de la IA para guiar la elección entre inmunoterapia y terapias dirigidas desde el inicio del tratamiento.

Un tercer estudio, realizado con el National Cancer Center Hospital East (Japón), evaluó a pacientes con cáncer de pulmón no microcítico (NSCLC) y encontró que los tumores clasificados como inflamados respondían significativamente mejor a la inmunoterapia, mostrando mayor supervivencia que los no inflamados. Este patrón no se repitió entre quienes recibieron quimioterapia convencional, reforzando el valor predictivo del sistema.

Con estas evidencias, Lunit SCOPE IO® se posiciona como una herramienta prometedora para integrar la inteligencia artificial en la oncología personalizada, capaz de optimizar decisiones terapéuticas y ampliar el impacto clínico de la inmunoterapia en distintos tipos de cáncer.