La investigación, publicada en la prestigiosa revista Journal for ImmunoTherapy of Cancer, utiliza inteligencia artificial para integrar distintas capas biológicas del tumor analizadas en sangre.
Un equipo de investigadores de Málaga ha dado un paso importante hacia una medicina del cáncer más precisa y menos agresiva. Han desarrollado una nueva herramienta basada en el análisis de una simple muestra de sangre -lo que se conoce como biopsia líquida- que permite predecir qué pacientes con cáncer de pulmón tienen más probabilidades de beneficiarse de la inmunoterapia.
La investigación ha sido liderada por Isabel Barragán, investigadora responsable del grupo de Investigación Traslacional en Inmunoterapia del Cáncer y Epigenética de IBIMA. Por su parte, el estudio cuenta con una destacada participación clínica encabezada por Antonio Rueda Domínguez, jefe del Servicio de Oncología Médica del Hospital Universitario Virgen de la Victoria. Así, el equipo investigador se completa con el primer autor del artículo, Juan Luis Onieva, junto a los profesionales Elisabeth Pérez, Laura Cristina Figueroa, José Miguel Jurado, Beatriz Martínez y José Carlos Benítez.
Este método, que combina distintos tipos de información biológica, un enfoque denominado multiómico, ayuda a clasificar a los pacientes con cáncer de pulmón de células no pequeñas, el tipo más frecuente, y a anticipar su respuesta al tratamiento. Un avance fruto de la colaboración entre el instituto IBIMA Plataforma BIONAND, el Hospital Universitario Virgen de la Victoria, el Hospital Regional Universitario de Málaga y la Universidad de Málaga.
Hacia el fin de la incertidumbre en la inmunoterapia
El cáncer de pulmón es la principal causa de muerte por cáncer en el mundo. Aunque la inmunoterapia ha mejorado notablemente el pronóstico de muchos pacientes, no funciona en todos los casos: entre un 20 % y un 45 % de los pacientes no obtiene beneficio con este tratamiento.
Uno de los principales problemas es que no existen herramientas suficientemente precisas para saber de antemano quién va a responder. Los marcadores actuales tienen limitaciones y, en muchos casos, requieren biopsias invasivas.
Para superar este reto, investigadores malagueños han analizado muestras de sangre de 79 pacientes con cáncer de pulmón metastásico, combinando distintos tipos de información biológica mediante técnicas avanzadas. Este enfoque permite reducir la incertidumbre, evitar procedimientos agresivos y avanzar hacia tratamientos más personalizados.
El «DNI» molecular del tumor
El principal avance del estudio ha sido la identificación de tres perfiles moleculares del tumor, una especie de “DNI biológico” que permite anticipar cómo va a evolucionar la enfermedad desde las primeras fases del tratamiento.
Uno de estos perfiles identifica a los pacientes con mejor pronóstico, que pueden superar los 40 meses de supervivencia, mientras que los otros dos se asocian a tumores más agresivos y a una menor respuesta a la inmunoterapia.
Según los investigadores, este modelo no solo ayuda a saber qué pacientes responderán mejor, sino también a entender cómo cambia el tumor con el tratamiento. Además, estos perfiles se han confirmado en otros grupos de pacientes, lo que refuerza su fiabilidad y su posible aplicación en la práctica clínica habitual.
Un enfoque multidisciplinar y de vanguardia
El valor de este estudio está en su enfoque multidisciplinar, que conecta directamente la investigación de laboratorio con la atención real a los pacientes. Gracias al uso de la biopsia líquida, los médicos pueden seguir la evolución del tumor en tiempo real y tomar decisiones más rápidas y precisas, sin recurrir a cirugías o biopsias repetidas.
El trabajo ha contado con el apoyo de entidades como el Instituto de Salud Carlos III, la Sociedad Española de Oncología Médica y la Asociación Española Contra el Cáncer, lo que consolida a Málaga como un referente internacional en investigación en inmuno-oncología.
Referencia bibliográfica: Onieva JL, Pérez-Ruiz E, Figueroa-Ortiz LC, Jurado JM, Martínez B, Carlos Benítez J, et al. Integrative multiomic profiling of cfDNA methylation and EV-miRNAs identifies immunotherapy-outcome molecular subtypes in NSCLC. Journal for ImmunoTherapy of Cancer. 2026;14:e013592. https://doi.org/10.1136/jitc-2025-013592
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