Durante dos décadas, la genómica sostuvo buena parte de la oncología personalizada. Hoy, la conversación se amplía: además de “leer” genes, empezamos a “leer” patrones en imágenes. En particular, en biopsias digitalizadas.
En el congreso anual de ASTRO 2025, varios trabajos mostraron cómo los biomarcadores de inteligencia artificial multimodal podrían ayudar a estratificar riesgo y a anticipar beneficio terapéutico en distintos tumores.
De la genómica a la patología digital
Los biomarcadores clásicos suelen apoyarse en variables clínicas y, cada vez más, en clasificadores genómicos.
La propuesta de los biomarcadores con IA es diferente: extraen señales cuantitativas de imágenes histológicas (portaobjetos digitalizados) y las integran con datos clínicos para estimar agresividad tumoral o respuesta esperada a estrategias de tratamiento.
Este giro es relevante para radiología y oncología radioterápica, porque aproxima el biomarcador al circuito real de decisión: diagnóstico, estratificación y planificación.
¿Qué significa “multimodal”?
En este contexto, “multimodal” no es un eslogan. Describe modelos que aprenden combinando fuentes heterogéneas: patología digital, variables clínicas y, según el caso, otros insumos.
La idea central es aprovechar información complementaria: la biología tumoral se expresa en el tejido, pero también en su contexto clínico.
En ASTRO 2025 se presentaron resultados de una plataforma que usa imágenes de biopsia y datos clínicos para producir puntajes pronósticos y, en algunos escenarios, predicciones sobre beneficio incremental de tratamientos.
Validación en poblaciones subrepresentadas
Un punto sensible en cualquier biomarcador es la generalización. La historia de la medicina de precisión incluye ejemplos de herramientas con desempeño desigual según población.
Por eso, uno de los mensajes más potentes del evento fue la validación independiente de un modelo pronóstico multimodal en una cohorte asiática de cáncer de próstata en Singapur.
La relevancia no está solo en el resultado, sino en el tipo de evidencia: probar la herramienta fuera del entorno original y en un grupo históricamente menos representado.
Un biomarcador que entra en guías clínicas
Para que un biomarcador impacte, debe atravesar el “valle” entre investigación y práctica.
En cáncer de próstata localizado, el test de Artera aparece referenciado como herramienta de estratificación de riesgo en el marco de las guías NCCN, un hito poco frecuente para una tecnología basada en IA.
Más allá del nombre comercial, el dato de fondo es editorial y clínico: la IA empieza a figurar como biomarcador utilizable en el diálogo terapéutico, en un escenario donde la intensidad del tratamiento varía de forma significativa entre pacientes con riesgos similares.
De próstata a cabeza y cuello
Otra señal de madurez es la capacidad de extender el enfoque a otros tumores.
Un abstract del suplemento de ASTRO 2025 reportó el desarrollo y validación de un biomarcador multimodal basado en patología digital para cáncer de cabeza y cuello, con valor pronóstico para supervivencia y progresión en pacientes tratados con radioterapia definitiva o cirugía.
El punto no es “reemplazar” el estadio o el estado de HPV, sino aportar una capa adicional que mantenga utilidad aun cuando esas variables ya están disponibles.
Cuando la IA y la genómica no dicen lo mismo
Dos presentaciones exploraron la relación entre clasificadores genómicos y biomarcadores multimodales derivados de patología digital en cáncer de próstata localizado. El mensaje, según lo expuesto, es doble: existe solapamiento en el rendimiento, pero también señales no redundantes en ambos enfoques.
En términos clínicos, esto abre un escenario interesante: herramientas distintas pueden capturar dimensiones diferentes del riesgo.
La pregunta práctica ya no es “IA versus genómica”, sino en qué pacientes cada una agrega valor y cómo evitar duplicaciones innecesarias.
Implicancias para radiología y radioterapia
Aunque el insumo primario sea histopatología, el impacto potencial toca de lleno al ecosistema del diagnóstico por imágenes. La estratificación de riesgo condiciona indicaciones, intensificación y seguimiento.
En próstata, por ejemplo, un resultado de bajo riesgo dentro de un grupo intermedio podría respaldar conversaciones más finas sobre añadir o no terapia hormonal adyuvante a la radioterapia, con implicancias directas en calidad de vida.
En paralelo, la estandarización de decisiones reduce variabilidad entre centros, un objetivo histórico de la práctica basada en evidencia.
¿Cómo se integra en el flujo clínico real?
La promesa tecnológica suele fallar en la implementación. Para que un biomarcador con IA sea útil, debe encajar en el circuito: digitalización de biopsia, envío seguro, reporte interpretable y trazabilidad.
También requiere gobernanza: qué pacientes son elegibles, quién solicita el test, cómo se documenta el resultado y cómo se discute en comité.
En oncología, donde cada decisión tiene trade-offs, el biomarcador es valioso si mejora la conversación clínica, no si la vuelve opaca. La claridad del reporte y la educación del equipo son parte del “dispositivo”.
Regulación y expansión internacional
La oncología de precisión está sumando un idioma nuevo. A la genómica y la clínica se les agrega la lectura algorítmica del tejido, con modelos que integran datos y devuelven puntajes accionables.
ASTRO 2025 mostró un patrón consistente: validación externa, expansión a otros tumores y discusión explícita sobre complementariedad con genómica. El desafío inmediato no es “tener IA”, sino definir dónde cambia decisiones, cómo se audita su desempeño y cómo se democratiza su acceso sin ampliar brechas.
Referencias
- ITN Online. AI Impacts Precision Oncology (2025).
- Ong EHW, et al. Validation of a Prognostic Multimodal AI Model in Asian Prostate Cancer Patients from Singapore. Int J Radiat Oncol Biol Phys (ASTRO 2025; suplemento).
- Chinn SB, et al. Development and Validation of a Digital Pathology-Based MMAI Biomarker in Head and Neck Cancer. Int J Radiat Oncol Biol Phys (ASTRO 2025; suplemento).
- Trivedi P, et al. Genomic Classifier and Multimodal AI Biomarker in Localized Prostate Cancer: Two Sides of the Same Coin. Int J Radiat Oncol Biol Phys (ASTRO 2025; suplemento).
- Olabumuyi AA, et al. Correlation between Genomic Classifier and Digital Pathology–Based Multi-Modal AI Biomarkers in Localized Prostate Cancer. Int J Radiat Oncol Biol Phys (ASTRO 2025; suplemento).
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