Un urólogo del Hospital Clínico San Carlos de Madrid, coordina un proyecto europeo que aplica ‘Big Data’ para el diagnóstico y tratamiento de personas con cáncer de próstata  y mejorar la toma de decisiones, optimizando el cuidado de los pacientes y de sus familiares.

El urólogo del Hospital Clínico San Carlos, de Madrid, Juan Gómez Rivas, coordina un proyecto de investigación que recopila y analiza grandes cantidades de datos sanitarios de miles de pacientes en todo el mundo con el objetivo de descubrir patrones ocultos y perspectivas sobre el cáncer de próstaca que no pueden ser respondidas mediante los ensayos clínicos convencionales.

Esta investigación ha arrojado datos tales como que aproximadamente el 25% de los pacientes está infratratado y no recibe el tratamiento estándar. En el trabajo también se ha observado que los pacientes que forman parte de los estudios clínicos suelen ser más mayores y tienen más comorbilidades y efectos adversos de lo que dice la literatura médica, existiendo diferencias entre éstos y los pacientes en un contexto real.

La plataforma empleada para desarrollar el proyecto representa un avance significativo en la lucha contra el cáncer de próstata a nivel mundial, ya que une diversas fuentes con más de tres millones de datos demográficos, epidemiológicos, genómicos, tratamientos, registros médicos electrónicos o ensayos clínicos entre otros, procedentes de hospitales, institutos de investigación o biobancos, y ofrece una visión general y amplia sobre esta enfermedad. 

Modelo predictivo

Uno de los desarrollos que ha permitido esta plataforma hasta el momento es el de un modelo predictivo para ayudar a seleccionar el tratamiento más eficaz para los pacientes según sus características, que tiene la capacidad de predecir si van a fallecer en los próximos años, con un 75% de precisión, combinando datos reales con la información de Big Data.

Su uso supone avanzar en la investigación al tener acceso a gran cantidad de datos anónimos, lo que facilitará una investigación profunda que puede llevar a conocer mejor la enfermedad y proponer nuevas perspectivas sobre su progresión y opciones de tratamiento más eficaces. 

También va a permitir una personalización de la atención sanitaria en función de las características de cada paciente gracias a la determinación de perfiles de riesgo genético, conocer mejor el impacto de las comorbilidades y la esperanza de vida y la actualización de los principales tratamientos, además de una colaboración entre diferentes instituciones y actores del sistema sanitario, lo que podría permitir un enfoque más integral y colaborativo para el abordaje de esta enfermedad.