Por Lorena Direnzo
Kuvia es un gran avance tecnológico y de innovación médica ‘made in Argentina’. Pero además representa una esperanza para mejorar el acceso a diagnósticos más rápidos y precisos. Tres bioingenieras diseñaron este modelo que emplea inteligencia artificial para analizar imágenes de biopsias digitalizadas con el objetivo de detectar un biomarcador clave que determina el tratamiento adecuado para pacientes oncológicos.
Hoy, la detección de este biomarcador depende de pruebas moleculares costosas que pueden tardar hasta un mes. Este modelo analiza las imágenes en segundos.
Cuando estaban a un paso de recibirse en Bioingeniería, estas tres investigadoras pensaron meticulosamente en un proyecto final que aportara, desde la tecnología, al campo de la medicina y, más específicamente en la oncología. Una docente y médica patóloga, Teresa Pombo, les planteó que uno de los principales inconvenientes con que se topaban los pacientes era que, ante un diagnóstico de cáncer, demoraban casi un mes en saber cuál era el mejor tratamiento para su caso.
Andrea Erbetti, Ana Gorodisch y Martina Belluomini se propusieron revertir estos plazos, a través de un modelo de inteligencia artificial. Así crearon Kuvia, proyecto con el que egresaron del Instituto Tecnológico de Buenos Aires (ITBA) a fines de 2023.
“Cada vez más se habla de terapias dirigidas. Sucede que para elegir el mejor tratamiento para un paciente es importante caracterizar el tumor, para lo cual se hacen estudios de detección de biomarcadores. Dependiendo de los biomarcadores, se elige el tratamiento para el paciente”, detalló Andrea, una de las cofundadoras de Kuvia.
Pombo les comentó también que, en países como Argentina, los métodos tradicionales para detectar este biomarcador no están disponibles en todos los centros de salud -porque requieren insumos biológicos y equipamiento costoso-, lo que puede retrasar el diagnóstico y hace que los pacientes deban esperar semanas para obtener el resultado.
“Ese mes de espera, en los casos más avanzados puede marcar la diferencia entre curarse o no y, a la vez, es un mes de espera para el paciente que es espantoso. En mi caso, esperé una biopsia 10 días y es horrible”, acotó Ana, otra de las cofundadoras.
Kuvia permite detectar biomarcadores en cáncer de colon y endometrio, analizando imágenes de biopsias para predecir la inestabilidad microsatelital (IMS) en solo segundos, lo que permite clasificar pacientes y seleccionar el tratamiento más adecuado con rapidez y precisión. De esta forma, se reducen los costos, lo que permite que los centros periféricos puedan brindar esos diagnósticos y por lo tanto, democratizar el acceso de muchos pacientes.
“Es significativamente más rápido y económico que los métodos actuales. La caracterización tumoral toma menos tiempo y así, el oncólogo consigue la información para elegir el tratamiento”, aclaró Andrea, al tiempo añadió: “Esto no viene a reemplazar nada sino a hacer el procedimiento más eficiente, económico y rápido”.
Este proceso, saben, es un camino largo que requiere de un diálogo con la comunidad médica para que puedan confiar y adoptar la herramienta.
¿Por qué se llama Kuvia?
Kuvia significa ‘imágenes’ en finlandés, y también contiene las letras ‘IA’ de inteligencia artificial. «Hoy se avanza con esto a nivel mundial. Viene a revolucionar el paradigma. Usamos inteligencia artificial para analizar directamente la imagen de una biopsia porque detecta lo que no ve el ojo humano», especificó Andrea.
¿Por qué está pensado solo para el cáncer de colon y endometrio? Este biomarcador originariamente empezó a ser importante para el cáncer de colon, el tercero más común y el segundo más mortal. Tiempo después, también empezó a pedirse “como de rutina” para casos de cáncer de endometrio. “Nos propusimos probarlo y evaluar la escalabilidad de la herramienta. Y tuvimos mejores resultados aún que en el cáncer de colon. Ahí nos enamoramos del proyecto”, agregó Andrea.
El modelo fue presentado en el congreso anual de la American Society of Clinical Oncology (Sociedad Americana de Oncología Clínica) en 2024 y publicado en el Journal of Clinical Oncology.
“Al participar, entendimos que nuestros resultados están a la altura de lo que se hace en Estados Unidos y Europa. La diferencia solo estaba en los datos. Como en Argentina no existe el proceso de digitalización de las muestras -no es algo de rutina-, necesitamos imágenes digitalizadas de biopsias qpara alimentar nuestro modelo”, detalló Ana.
Hoy en día, las instituciones médicas guardan las biopsias en formato físico. Muy pocos centros digitalizan las imágenes porque no cuentan con escáners de alta resolución molecular que posibilitan ver hasta los núcleos de esas biopsias (similar a verlos en un microscopio).
“El objetivo es concientizar sobre la patología digital y el poder que tiene. De esta forma, se le abren muchas puertas al patólogo, desde las interconsultas con otros países hasta el acceso a otras herramientas”, opinaron.
Respecto al innovador modelo, explicaron que aún está en fase de investigación. “Se realiza un estudio multicéntrico para validar la herramienta y que se pueda aplicar clínicamente. La implementación cuesta, pero ya hay desarrollos similares en otros países”, advirtieron.
Ana resaltó la importancia de “alimentar estas tecnologías con datos latinoamericanos y no de Estados Unidos o Europa para que nuestra población esté representada”. El próximo paso será ampliar las aplicaciones de Kuvia para detectar otros biomarcadores clave en diferentes tipos de cáncer.