La IA apoya la fabricación de CAR-T anticipando fallos y optimizando lotes

Las terapias CAR-T han supuesto uno de los mayores avances de la Oncología, pero su producción sigue siendo "compleja, lenta y costosa". En este contexto, la Inteligencia Artificial (IA) aparece como una de las principales palancas de cambio para mejorar la producción, eficiencia y la sostenibilidad y, a medio plazo, el acceso de los pacientes a estas terapias avanzadas. Así, Jose Antonio Trujillo, médico y experto en IA aplicada a la Medicina, analiza en Redacción Médica cómo esta herramienta puede integrarse en la fabricación de CAR-T, no desde el impacto clínico directo, sino desde la transformación de los procesos industriales y organizativos que hoy condicionan su viabilidad.

"Si queremos que las CAR-T sean más accesibles y sostenibles, la IA será un elemento imprescindible, ya que permitirá anticipar fallos, mejorar la calidad, optimizar tiempos y, a medio plazo, reducir los costes", afirma. Pero también dice que en España "aún no hay evidencia de impacto real en precio o tiempos". "Esto requerirá validación en entornos regulados y estudios comparativos", asegura.

Aplicaciones de IA en CAR-T

El experto identifica prioridades y aplicaciones concretas de la IA para la producción de CAR-T en España, estableciendo un horizonte realista y progresivo: "Necesitamos dos cosas: buenos datos y reglas claras. Sin datos fiables no hay IA útil, y sin una regulación que marque cómo validar estas herramientas, no se podrán usar en la práctica". A esto, añade que esta herramienta "puede ayudar a que la fabricación sea más eficiente, detectar problemas antes de que aparezcan y mejorar la planificación del proceso, que hoy es muy complejo y artesanal".

"Con los datos acumulados de cientos de tratamientos, la IA puede aprender qué funciona mejor y qué evitar, sin intervenir directamente en el proceso. A corto y medio plazo, se pueden implementar herramientas que avisen de desviaciones en los cultivos celulares, sistemas que predigan si un lote irá bien o no, y algoritmos que organicen mejor tiempos y recursos", continúa Trujillo, que recalca que para permitir que la IA intervenga en decisiones críticas "el modelo debe ser transparente, auditable, funcionar igual en distintos hospitales y demostrar claramente que mejora la seguridad del paciente".

Trujillo agrega que la integración de la IA en la fabricación no será inmediata ni total. "Probablemente entre 5 y 8 años, y siempre de forma supervisada. Empezaremos por sistemas de apoyo, no por decisiones automáticas", calcula aproximadamente, teniendo en cuenta que "si se reducen errores, se acortan tiempos y se aprovechan mejor los recursos, el tratamiento se vuelve más accesible en un sistema público como el español".  Aquí el potencial "es enorme", dice, porque "la IA puede ayudar a coordinar pacientes, laboratorios, transporte y tiempos de producción, algo crucial en terapias hechas a medida."

A corto plazo, "se aplicará al análisis de datos pasados, apoyo logístico y alertas tempranas, mientras que a medio plazo se utilizará en "modelos predictivos integrados en el día a día del laboratorio".Ya a largo plazo, estará en "el apoyo en tiempo real con decisiones supervisadas". Aunque, sin duda, ña aplicación con mayor impacto real será "la capacidad de predecir pronto si un lote va a funcionar bien, lo que ahorra tiempo, evita fracasos y aumenta la probabilidad de que el paciente reciba su terapia a tiempo."

Ecosistema español en la producción actual de CAR-T

Y es que el sistema sanitario español ya cuenta con una posición destacada en la producción pública de CAR-T académicas. Varios hospitales y centros de investigación han desarrollado sus propias terapias dentro de un marco regulado y coordinado, lo que sitúa a España en una posición avanzada respecto a otros países europeos: "En España ya producimos CAR-T académicas en el sistema público, y varios hospitales trabajan con plataformas automatizadas en entornos GMP. Estamos un paso por delante en Europa en estandarización del proceso, pero la IA todavía no está integrada en tiempo real en la fabricación". Lo que sí existe, indica, es "el ecosistema perfecto para ser pioneros: automatización creciente, datos estructurados y participación en proyectos europeos donde la IA será el siguiente salto".

Así, señala que este modelo de terapia se articula a través de la Red de Terapias Avanzadas del Ministerio de Sanidad, que ha permitido que diferentes centros públicos desarrollen y fabriquen CAR-T propias. "Es el caso del Hospital Clínic de Barcelona con CAR-T ARI-0001 y ARI-0002, el Hospital Niño Jesús en Madrid con CAR-T académica para Pediatría, el Centro de Investigaciones Energéticas, Medioambientales y Tecnológicas (Ciemat) con desarrollo de vectores y plataforma de producción, y el Hospital 12 de Octubre con un programa en expansión", explica.

Trujillo destaca que estos centros han avanzado significativamente en la estandarización y automatización de fases críticas, incluyendo "sistemas cerrados de cultivo, controles de calidad digitalizados, trazabilidad total de lotes e integración con sistemas informáticos hospitalarios". Sin embargo, reconoce que "aún no utilizan IA en tiempo real para tomar decisiones de fabricación, precisamente porque hace falta un volumen de datos estable y regulado para poder validarla"