Los avances en soluciones para el análisis de datos y tecnologías como machine learning, inteligencia artificial, visión por computadora entre otras, están demostrando ser herramientas efectivas en el desarrollo de nuevas formas de tratar enfermedades crónico degenerativas como el cáncer.
El caso de Harrison McKinion
En 2011, Harrison tenía 10 años cuando le diagnosticaron leucemia linfoblástica aguda, el tipo más común de cáncer infantil.
Después de dos intensas semanas de quimioterapia, Harrison sufrió una convulsión que por poco acaba con su vida: los médicos tuvieron que admitir que la quimioterapia no estaba funcionando.
La esperanza llegó tras una serie de pruebas de ADN: se descubrió que el perfil de ADN del cáncer de Harrison era resistente a la quimioterapia y por ello, los médicos ofrecieron un tratamiento complementario: recomendaron intentar un nuevo tipo de terapia dirigida, administrada junto con la quimioterapia, que demostró ser prometedora para tratar el tipo específico de cáncer de Harrison, la leucemia linfoblástica aguda EBF1-PDGFRB positiva.
Los médicos explicaron que la nueva terapia podría funcionar al bloquear una proteína que provocó el crecimiento de las células cancerosas en el cuerpo de Harrison, sin embargo, había riesgos: este nuevo tratamiento era tan nuevo que nunca se había utilizado en niños.
Si bien la droga no había sido probada en nadie como Harrison, era su única oportunidad. Milagrosamente, la terapia dirigida funcionó en Harrison, y el paciente entró en remisión poco después de recibirla, los tratamientos fueron agotadores pero funcionaron.
En un periodo menor a dos meses, Harrison había sido diagnosticado con cáncer, le dijeron que era incurable, recibió un tratamiento efectivo que permitió que su enfermedad entrara en remisión.
El caso de Harrison es histórico e inspirador: es el primer niño que sobrevive a este tipo de cáncer, a partir de este éxito los médicos han salvado a docenas y salvarán muchísimas más.
Para lograrlo se necesitó investigaciones basadas en datos y la capacidad de conectar a Harrison con esos datos para desarrollar un plan de tratamiento personalizado, método que se espera aplicar para continuar salvando vidas.
La respuesta está en los datos
La historia de Harrison es representativa de lo importante que es la investigación para el desarrollo de mejores tratamientos contra el cáncer, y demuestra el poder de las tecnologías analíticas para habilitar a la comunidad médica a ir más allá de un enfoque único para el tratamiento de la enfermedad, para poder ofrecer tratamientos más efectivos y personalizados, basados en la genética y otros factores individuales.
«La importancia de los datos y su análisis es lo que habilita a los investigadores identificar las razones por las cuales los niños como Harrison no responden a la terapia estándar», señala Steve McKinion, padre de Harrison.
De la terapia dirigida a la medicina de precisión
Harrison continuó con dosis bajas de quimioterapia hasta 2015 y permaneció en remisión hasta 2016, cuando el cáncer regresó a su sistema nervioso central.
Esta vez, las terapias dirigidas habían ganado aún más tracción en la industria del cuidado de la salud, y los médicos encontraron otro nuevo protocolo de tratamiento, la terapia con células CAR T.
«La terapia CAR T faculta al sistema inmunológico para reconocer y matar células cancerosas», señala Steve McKinion.
Hoy, gracias a una sorprendente combinación de factores, que incluyen persistencia, terapias dirigidas e inmunoterapia, Harrison es un joven activo y libre de cáncer.
«Si no fuera por los datos y el uso de big data en la investigación, Harrison habría muerto hace siete años», asegura el padre de Harrison. Ahora está a punto de graduarse de la escuela secundaria, está jugando béisbol y fútbol.
¿Qué planes de carrera tiene Harrison después de la universidad? «Quiere estudiar datos y análisis», dice McKinion, porque su objetivo es cambiar el mundo a través de los datos porque sabe lo que significan para él y su vida.
Grandes hitos en la historia de SAS y la investigación contra el cáncer
1999: La FDA requiere el formato de transporte SAS v5 para las presentaciones, lo que convierte a SAS en el formato de presentación de datos primario para casi todos los ensayos clínicos sobre el cáncer.
2001: SAS se convierte en miembro fundador de la CEO Roundtable on Cancer, una organización sin fines de lucro dedicada a ayudar a eliminar el cáncer como enfermedad y como problema de salud pública.
2002: SAS comienza a colaborar y trabajar en la próxima generación de estándares de datos clínicos a través de CDISC (Clinical Data Interchange Standards Consortium)
2003: El genoma humano está secuenciado, dando paso a la posibilidad de la medicina de precisión y proporcionando más datos para que SAS y otros analicen.
2010: Los NIH (Institutos Nacionales de Salud de EEUU) comienzan a utilizar tecnología de SAS para desarrollar herramientas de evaluación de riesgos para que el público comprenda mejor los riesgos de ciertos tipos de cáncer.
2013: Se lanza ClinicalStudyDataRequest.com, que pone a disposición de investigadores académicos datos de 4,000 ensayos médicos.
2014: Project Data Sphere se lanza con una plataforma de intercambio de datos alojada por SAS.
2016: Los CDC (Centros para el Control de Enfermedades de EEUU) usan SAS para verificar las tasas de supervivencia relativas para el cáncer.
2018: Se lanza PIONEER, una red europea para la investigación del cáncer de próstata, de la cuál SAS es un miembro fundador.
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