Un equipo del Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la Universidad de Buenos Aires (UBA) desarrolló un kit de diagnóstico para el cáncer de próstata basado en inteligencia artificial (IA). Esta innovación permite reducir costos y mejorar la precisión en la detección de la enfermedad, facilitando el acceso a la medicina de precisión en la región.
El kit utiliza modelos de machine learning para analizar entre 5 y 10 genes clave y evaluar la agresividad del tumor, en contraste con los métodos tradicionales que requieren el estudio de entre 20 y 50 genes. Además, funciona con tecnología PCR, ampliamente disponible en centros de salud de Latinoamérica, lo que agiliza el diagnóstico sin necesidad de equipamiento sofisticado.
Según Geraldine Gueron, investigadora del CONICET y parte del equipo de desarrollo, esta herramienta reduce significativamente los costos en comparación con los estudios genéticos actuales, que pueden alcanzar los 4.000 dólares. “Nosotros logramos identificar un grupo reducido de genes que indican la agresividad del tumor, lo que permite generar un score de riesgo con alta precisión”, explicó.
El proyecto ha sido finalista del Premio Merck-CONICET 2024 de Innovación en Ciencias de la Salud y ha recibido menciones por su aporte al desarrollo tecnológico en salud. Actualmente, el equipo trabaja en la validación clínica del kit y en la expansión de su uso a otras patologías.
