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Predicción de respuesta a terapias dirigidas a EGFR e inmunoterapia en cáncer de pulmón mediante inteligencia artificial: análisis multicéntrico
Un nuevo estudio multicéntrico presenta el marco integrado de inteligencia artificial (IFAI) para obtener información molecular de tumores y tejidos circundantes en cáncer de pulmón, mejorando la predicción de respuesta a terapias dirigidas contra EGFR y a inmunoterapia.
Analizando datos de 506 pacientes con cáncer de pulmón no microcítico de instituciones en China y EE. UU., el modelo IFAI-C logra una elevada precisión predictiva para mutaciones relevantes de EGFR (AUC: 0.912 para EGFR, 0.911 para 19Del, 0.905 para L858R, 0.911 para T790M) y para biomarcadores inmunitarios (PD-1/PD-L1), superando métodos tradicionales como la secuenciación genética y la inmunohistoquímica.1
El análisis revela que los radiomics scores y las características de red profunda de IFAI están significativamente asociadas con los genotipos EGFR, mutaciones de resistencia y expresión de factores inmunitarios, demostrando su utilidad en la toma de decisiones terapéuticas en cáncer de pulmón.
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Zhang X, He Y, Rao T, Qiu X, Lai Q, Zhang Y, Zhang G. Mining tumor and surrounding tissue information using artificial intelligence to predict responses to EGFR-targeted therapies and immunotherapy in lung cancer: a multicenter attribution analysis. 2025. doi:10.1007/s11547-025-02077-w.
ES-38926 Octubre 2025
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