AIRGenomics: inteligencia artificial y biopsia líquida para predecir la respuesta a la inmunoterapia en CPNM sin mutaciones driver

A pesar del éxito de los inhibidores de puntos de control inmunitario en el NSCLC avanzado sin mutaciones conductoras (driver-negative), los biomarcadores actuales como la expresión de PD-L1 o la carga mutacional en sangre (bTMB) son imperfectos y muestran resultados inconsistentes. El estudio de la Universidad de Salamanca, presentado en ELCC 2026, utiliza la plataforma AIRGenomics, un sistema automatizado potenciado por IA, para realizar la secuenciación del exoma completo (WES) del ctDNA en plasma y revelar patrones genómicos complejos asociados a la respuesta o resistencia al tratamiento. 

🔬 ¿Cuál es el diseño?

Se trata de un estudio de prueba de concepto basado en una cohorte prospectiva del mundo real. Se tuvieron en cuenta datos de 37 pacientes con NSCLC avanzado sin alteraciones en EGFR, ALK o ROS1. Todos ellos recibieron inmunoterapia o quimio-inmunoterapia en primera línea. 

Se recolectó plasma basal para extraer ctDNA y realizar WES. Los datos se procesaron a través del flujo de trabajo de AIRGenomics, que incluye control de calidad, alineación, detección de variantes somáticas/germinales y de número de copias (CNVs), junto con un modelo de patogenicidad basado en IA. Se exploraron alteraciones recurrentes según el estado de PD-L1 y la supervivencia libre de progresión (PFS). 

📊 ¿Qué encontraron?

El análisis mediante IA permitió identificar firmas genómicas específicas que se correlacionan con los resultados clínicos de los pacientes. 

🧬 Hallazgos genómicos:

Se identificaron genes alterados recurrentemente como KMT2C, CEP89 y TPSB2. También se detectaron variaciones en el número de copias significativas, incluyendo 21q11.1+, 15q.25.3- y 20q11.21+. 

📉 Impacto en la supervivencia: 

El análisis multivariable de Cox confirmó que ciertas mutaciones son predictores independientes de un peor pronóstico:

La presencia de mutaciones en el gen CYP4F2 se asoció con un riesgo de muerte casi tres veces mayor (HR 2,84) y un riesgo de progresión de la enfermedad más de tres veces superior (HR 3,16; p=0,006). 

📩 En resumen...

Este estudio demuestra que la secuenciación del exoma completo del ctDNA procesada mediante la plataforma AIRGenomics es una estrategia viable en la práctica clínica real para el NSCLC avanzado. 

La identificación de nuevos genes candidatos como CYP4F2, ARSD y TPSB2, junto con alteraciones estructurales como 21p11.1+, abre la puerta a una selección más precisa de los pacientes que realmente se beneficiarán de la inmunoterapia, permitiendo personalizar el tratamiento desde el diagnóstico inicial.