Fluxus: una IA nacida en Murcia capaz de anticipar la evolución de un tumor

Desde la Región de Murcia surge una apuesta por transformar la forma en que la clínica ve y analiza los tumores malignos: Fluxus. Se trata de un proyecto creado por la empresa Avamed que pretende convertir las imágenes médicas en réplicas digitales capaces de simular la evolución tumoral y anticipar resistencias a los tratamientos. Un sistema que deja atrás buena parte de la ‘prueba y error’ que define hoy la oncología.

En su intervención en la IV Jornada de Biotecnología organizada por La Opinión y el Instituto de Fomento de la Región de Murcia (Info), Lucas Antonio Díez Martínez, CEO y fundador de Avamed, puso de relieve el problema técnico que, a día de hoy, se presenta en la práctica clínica: la imagen médica no es una fotografía corriente, es en blanco y negro, bidimensional y repleta de complejidades internas del cuerpo humano que dificultan a las máquinas reconocer estructuras con la misma facilidad que un ojo humano. Esa dificultad es la que Avamed salva para crear lo que se denominan “gemelos digitales”: reproducciones virtuales de órganos o lesiones capaces de aportar mediciones cuantitativas y juicios cualitativos, además de simular posibles evoluciones de la enfermedad.

Fluxus nace, explicó Díez Martínez, “por la necesidad de dar respuesta a la incertidumbre que hay en la predicción oncológica”: conocer cómo se comporta un tumor con su huésped y cómo responderá -o resistirá- a tratamientos concretos. El diagnóstico ya evidencia la complejidad del problema. Según el CEO de Avamed existen “más de 500 mutaciones relacionadas con el cáncer y apenas fármacos para unas dos docenas”. Además, “en más del 30% de los tratamientos el tumor genera resistencia y en el 17% continúa creciendo pese a terapia convencional, es decir que, tres de cada diez tumores resisten al tratamiento y casi dos de esos tres, aunque estamos sufriendo quimio, radio, tratamiento farmacológico, sigue creciendo”. Fluxus pretende anticipar esos comportamientos por medio de gemelos digitales que fusionan la imagen diagnóstica en 3D con los datos clínicos particulares del paciente y modelos entrenados con inteligencia artificial.

IV Jornada de Biotecnología (Resumen 2)

Avamed ha optado por trabajar sobre volúmenes tridimensionales y por explotar la capacidad de cálculo en la nube para procesar grandes lotes de datos y entregar una “respuesta inminente”. Por ejemplo, en el caso del glioblastoma, tumor cerebral de evolución muy agresiva, el proceso integra las cuatro fases de resonancia magnética que habitualmente evalúa el neurocirujano, las combina como entradas únicas y obtiene una imagen que representa la lesión que después se transforma en el gemelo digital para el análisis clínico. “Este se fusiona después la imagen diagnóstica en 3D y genera una información con la que puede interactuar el equipo clínico en un entorno de trabajo tridimensional, de forma táctil, pudiendo gestionar esa región de interés como antes no podía haber hecho”, en palabras de Díez Martínez.

Fluxus no solo segmenta y cuantifica: pretende simular. Es decir, usar el gemelo para plantear “qué pasaría si” aplicamos determinado tratamiento y evaluar respuestas posibles sin someter al paciente a pruebas o terapias adicionales, según explicó el fundador de Avamed. En oncología predictiva, donde tumores dismórficos y únicos desafían la generalización, esa capacidad de ensayo virtual podría reducir pruebas, acortar tiempos y orientar estrategias más personalizadas.

Proyecto Bariatric

El otro proyecto que presentó el CEO de Avamed, Bariatric, aborda la complejidad de reproducir digitalmente el intestino delgado, “un órgano móvil, con motilidad propia y gran variabilidad entre pacientes”, para mejorar la cirugía bariátrica. La motivación clínica es práctica: no existe consenso sobre la longitud ideal de las asas intestinales en el bypass y esa falta de medida puede explicar por qué algunos pacientes fracasan en la pérdida de peso. Avamed usa IA para segmentar el intestino a partir de TAC y resonancias (aun siendo imágenes en blanco y negro), construir el gemelo digital y, mediante algoritmia, trazar el recorrido interior completo del intestino. Este proyecto permite que las segmentaciones manuales de un intestino, un proceso que a los ingenieros biomédicos de Avamed les llevaba una media de tres semanas, se hagan de forma casi inmediata en tiempo real. Según Díez Martínez el desempeño actual de esta tecnología “alcanza una precisión de hasta el 92% con la meta de superar el 95%”.