El Instituto de Síntesis Química y Catálisis Homogénea desarrolla una tecnología de inteligencia artificial para predecir el crecimiento tumoral en modelos preclínicos

El Instituto de Síntesis Química y Catálisis Homogénea (ISQCH), centro mixto del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) y la Universidad de Zaragoza (UNIZAR), ha desarrollado ViVo NEXT, una solución basada en inteligencia artificial para la predicción del crecimiento tumoral y la respuesta terapéutica en modelos preclínicos in vivo.

La tecnología, desarrollada en el seno de la Tesis Doctoral de Guillermo Canudo Barreras, realizada en el ISQCH (CSIC-UNIZAR) bajo la dirección de la Prof. M. Concepción Gimeno y la Dra. Raquel P. Herrera, todos ellos investigadores del CSIC en el ISQCH, con el apoyo en transferencia de Beatriz Gómez Barrera, se basa en redes neuronales informadas por física. Este enfoque permite modelizar la evolución del crecimiento tumoral y anticipar la respuesta a distintos tratamientos en estudios preclínicos, con el objetivo de mejorar la planificación experimental, acortar los tiempos de investigación y contribuir a reducir el uso de animales de experimentación.

ViVo NEXT ha sido premiado con 20.000 euros en la Pitch Competition de ACTIVA-T, el programa de emprendimiento de Converge orientado a impulsar la transferencia al mercado de tecnologías y resultados de investigación del CSIC. La final de la competición se ha celebrado en Santiago de Compostela, tras el hackathon desarrollado previamente en Vigo y varias semanas de trabajo intensivo en las que los equipos participantes han avanzado en la definición de sus modelos de negocio.

El proyecto ha sido presentado ante un jurado en el que predominaban perfiles vinculados a la inversión, que ha valorado su potencial para acercar a la sociedad una herramienta de gran relevancia en la oncología preclínica. La propuesta plantea un software capaz de apoyar la toma de decisiones en fases tempranas de investigación, proporcionando predicciones sobre la evolución tumoral y la posible respuesta terapéutica sin necesidad de ampliar innecesariamente la duración de los ensayos.

"ViVo NEXT aplica inteligencia artificial a un problema clave en oncología preclínica: anticipar el crecimiento tumoral y la respuesta a tratamientos en modelos in vivo. Su objetivo es ofrecer una herramienta útil para optimizar estudios, reducir tiempos, predecir resultados y avanzar hacia una investigación más eficiente y responsable", señala el equipo investigador.

Desde el ISQCH, esta tecnología refleja la importancia de la transferencia de conocimiento generado en los centros públicos de investigación. Además de su valor científico, ViVo NEXT muestra cómo los resultados obtenidos en el laboratorio pueden evolucionar hacia soluciones con aplicación práctica en biomedicina, contribuyendo a conectar la investigación básica y aplicada con las necesidades del mercado y de la sociedad.

ACTIVA-T forma parte de Converge, una iniciativa que acompaña a tecnologías y resultados de investigación del CSIC en sus primeros pasos hacia la transferencia. El programa apoya el desarrollo de modelos de negocio viables y facilita que proyectos científicos con potencial innovador puedan avanzar hacia su aplicación real.

Como resultado de su participación, ViVo NEXT ha recibido una ayuda de 20.000 euros para continuar desarrollando su propuesta de transferencia.

ViVo NEXT es una solución de inteligencia artificial para la modelización del crecimiento tumoral y la predicción de respuesta terapéutica en oncología preclínica. La tecnología utiliza redes neuronales informadas por física para generar predicciones en modelos in vivo, con el objetivo de optimizar el diseño de estudios, reducir su duración y disminuir el uso de animales de experimentación.

El Instituto de Síntesis Química y Catálisis Homogénea, ISQCH, es un centro mixto del Consejo Superior de Investigaciones Científicas y la Universidad de Zaragoza. Su actividad científica se centra en el desarrollo de nuevas herramientas, metodologías y conocimientos en el ámbito de la química molecular, la catálisis y sus aplicaciones en áreas de interés científico, tecnológico y social.