![\"Imagen:](\"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/image_294809114.jpg\" "\\"Imagen:")
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Imagen: Resumen gr\u00e1fico (Huiqian Hu et al., Med 7(3): 100966 (2026). DOI: 10.1016\/j.medj.2025.100966)<\/p>\n
Los ni\u00f1os con leucemia linfobl\u00e1stica aguda de c\u00e9lulas T se enfrentan a una enfermedad agresiva que sigue siendo dif\u00edcil de tratar. Si bien las tasas de remisi\u00f3n han mejorado, muchos supervivientes experimentan efectos a largo plazo derivados de la quimioterapia intensiva.<\/p>\n
Los m\u00e9dicos necesitan m\u00e9todos m\u00e1s r\u00e1pidos para determinar qu\u00e9 terapias dirigidas tienen m\u00e1s probabilidades de funcionar en cada paciente y as\u00ed evitar tratamientos ineficaces. Investigadores han desarrollado una plataforma microflu\u00eddica con inteligencia artificial que predice la respuesta al tratamiento en cuesti\u00f3n de horas.<\/p>\n
En el Instituto Oncol\u00f3gico Huntsman de la Universidad de Utah (Salt Lake City, UT, EE. UU.), los cient\u00edficos desarrollaron \u03bcPharma, un sistema de \u00ablaboratorio en un chip\u00bb impulsado por inteligencia artificial (IA) dise\u00f1ado para predecir r\u00e1pidamente la sensibilidad a los f\u00e1rmacos en la leucemia linfobl\u00e1stica aguda de c\u00e9lulas T (LLA-T) pedi\u00e1trica.<\/p>\n
Esta herramienta, que a\u00fan no se utiliza en entornos cl\u00ednicos, produce resultados en menos de cuatro horas, lo que ofrece una posible v\u00eda para la toma de decisiones el mismo d\u00eda. Seg\u00fan el equipo, la rapidez en la obtenci\u00f3n de resultados podr\u00eda ayudar a reducir los tratamientos innecesarios y los efectos secundarios al identificar las terapias a las que el c\u00e1ncer de un paciente responde mejor.<\/p>\n
\u03bcPharma perfila la respuesta a f\u00e1rmacos sin exponer directamente las c\u00e9lulas del paciente a los medicamentos. El dispositivo utiliza microflu\u00eddica digital para desplazar gotas a trav\u00e9s del chip y automatizar los pasos de manipulaci\u00f3n de l\u00edquidos, reduciendo los requisitos de c\u00e9lulas y reactivos, al tiempo que minimiza el error humano<\/p>\n
Dentro del cartucho, las c\u00e9lulas cancerosas se mantienen entre dos placas muy pr\u00f3ximas; las corrientes el\u00e9ctricas transportan los reactivos hacia y desde las c\u00e9lulas, revelando mol\u00e9culas intracelulares vinculadas a la susceptibilidad a los f\u00e1rmacos. Un modelo de aprendizaje autom\u00e1tico analiza las se\u00f1ales moleculares, su localizaci\u00f3n subcelular y la morfolog\u00eda celular para predecir los agentes eficaces.<\/p>\n
En un estudio publicado en la revista\u00a0Med el 13 de marzo de 2026, los investigadores informaron que \u03bcPharma predijo con precisi\u00f3n las respuestas a dos terapias dirigidas en investigaci\u00f3n para la leucemia linfobl\u00e1stica aguda de c\u00e9lulas T (LLA-T) \u2014dasatinib y venetoclax\u2014 y descubri\u00f3 una asociaci\u00f3n previamente desconocida entre la respuesta al f\u00e1rmaco y un marcador molecular clave en la LLA-T.<\/p>\n
La plataforma eval\u00faa la heterogeneidad a nivel de c\u00e9lula individual, lo que permite detectar subpoblaciones con diferentes susceptibilidades que podr\u00edan provocar una reca\u00edda si no se tratan. El proyecto cont\u00f3 con la colaboraci\u00f3n de investigadores del St. Jude Children’s Research Hospital y la Universidad de Pensilvania.<\/p>\n
\u201cLa innovaci\u00f3n en la selecci\u00f3n de tratamientos es una necesidad imperiosa en el \u00e1mbito de las neoplasias malignas pedi\u00e1tricas. La selecci\u00f3n de tratamientos personalizados en tiempo real formar\u00e1 parte del futuro de la terap\u00e9utica oncol\u00f3gica, y \u03bcPharma representa un paso alentador en esa direcci\u00f3n\u201d, dijo Luke Maese, DO, onc\u00f3logo pedi\u00e1trico del Instituto Oncol\u00f3gico Huntsman y profesor asociado de pediatr\u00eda en la Universidad de Utah.<\/p>\n
\u201cSi logramos monitorear de forma r\u00e1pida y precisa la sensibilidad de las c\u00e9lulas cancerosas y adaptar el tratamiento adecuadamente, creemos que podremos mejorar significativamente los resultados. El siguiente paso es validar esta tecnolog\u00eda utilizando c\u00e9lulas de leucemia primarias en un entorno cl\u00ednico realista\u201d, afirm\u00f3 Alphonsus Ng, doctor en ingenier\u00eda biom\u00e9dica, profesor adjunto de la Universidad de Utah y col\u00edder del laboratorio DigiPharma.<\/p>\n