APOLLO11: un modelo guiado por datos biológicos para la investigación clínica y traslacional en el cáncer de pulmón

Por qué esto importa para las personas con cáncer de pulmón

El tratamiento del cáncer de pulmón ha cambiado de forma drástica en la última década gracias a la inmunoterapia y a los fármacos dirigidos, pero muchos pacientes aún no se benefician de estos avances. Este artículo describe APOLLO11, un esfuerzo nacional en Italia para recopilar sistemáticamente datos del mundo real y muestras biológicas de pacientes con cáncer de pulmón y utilizar inteligencia artificial para entender quién responderá a qué tratamiento. Para pacientes y familias, apunta hacia un futuro en el que las elecciones terapéuticas estén guiadas por una lectura profunda del tumor y del sistema inmunitario de cada persona, en lugar de por ensayo y error.

Del tratamiento único para todos a la atención guiada por datos

Los autores explican que, a pesar de los nuevos fármacos potentes, aproximadamente la mitad de los pacientes con cáncer de pulmón avanzado o bien nunca responden o desarrollan resistencia rápidamente. Las pruebas sanguíneas y tisulares actuales son demasiado toscas para predecir con fiabilidad el beneficio de la inmunoterapia o de las terapias dirigidas. Los estudios clínicos tradicionales, que prueban una hipótesis a la vez en pacientes muy seleccionados, no pueden seguir el ritmo de la llegada rápida de nuevos fármacos y combinaciones. APOLLO11 se creó para abordar esta brecha construyendo un recurso a largo plazo, continuamente actualizado, que reúne la información clínica rutinaria, las exploraciones, las pruebas de laboratorio y mediciones biológicas avanzadas de miles de pacientes tratados en la práctica diaria en toda Italia.

Construir una red nacional de aprendizaje

El proyecto conecta docenas de hospitales organizados en un sistema de “hubs y spokes”: grandes centros oncológicos y hospitales universitarios colaboran con hospitales regionales más pequeños. Cada centro registra información estandarizada mediante una plataforma electrónica segura y, cuando es posible, almacena muestras biológicas como tejido tumoral, sangre y heces en congeladores locales. En lugar de enviar todo a un único almacén, los centros mantienen el material in situ mientras un equipo central registra qué existe y dónde. Esta estructura permite que hospitales pequeños que atienden a muchos pacientes, pero que pueden carecer de infraestructura de investigación, contribuyan de forma significativa, y ayuda a asegurar que los datos reflejen la verdadera diversidad de personas con cáncer de pulmón en todo el país.

Seguir la enfermedad desde las exploraciones hasta las células

APOLLO11 recopila varias capas de información de cada paciente participante que recibe un tratamiento “innovador” (esencialmente cualquier terapia moderna distinta de la quimioterapia clásica). Los datos clínicos incluyen edad, estadio de la enfermedad, tratamientos recibidos, efectos secundarios y supervivencia. Los datos de imagen abarcan TC, RM y PET en momentos clave, que se analizan con métodos de “radiómica” que convierten patrones sutiles en las imágenes en miles de características cuantitativas. Las muestras biológicas se utilizan para estudiar el ADN tumoral, la actividad génica, proteínas, metabolitos, las células inmunitarias del cuerpo e incluso los microbios que viven en el intestino y la boca. En algunos pacientes, las células inmunitarias se examinan una a una mediante secuenciación de célula única para revelar el comportamiento fino de los linfocitos T, los neutrófilos y otros actores que pueden condicionar la respuesta a la inmunoterapia.

Enseñar a los ordenadores a reconocer patrones de tratamiento

Puesto que ninguna prueba única puede capturar la complejidad completa del cáncer, APOLLO11 planea combinar todos estos tipos de datos mediante aprendizaje automático. En lugar de enviar datos sensibles sin procesar a un servidor central, muchos análisis utilizarán el “aprendizaje federado”, en el que cada hospital entrena un modelo local y solo comparte actualizaciones del modelo, no registros a nivel de paciente. Los algoritmos finales se diseñarán para ser explicables: las herramientas mostrarán qué características —como patrones concretos de células inmunitarias, rasgos de las exploraciones o cambios genéticos— impulsan una predicción para un paciente concreto. Trabajos iniciales dentro del consorcio ya exploran cómo los perfiles de células inmunitarias en sangre se relacionan con los resultados de la inmunoterapia en el cáncer de pulmón no microcítico avanzado.

Compartir conocimiento protegiendo la privacidad

La red también es una plataforma para preguntas científicas futuras. Investigadores de los centros participantes, e incluso de fuera del consorcio, pueden proponer estudios. Un comité director evalúa cada propuesta según la importancia clínica, la novedad, la urgencia y la viabilidad. Cuando participan grupos externos, el proyecto puede generar conjuntos de datos sintéticos que imitan los datos reales sin exponer a pacientes individuales, ayudando a equilibrar la apertura con reglas estrictas de privacidad como el RGPD de Europa. Este modelo de gobernanza busca hacer el acceso justo, transparente y centrado en trabajos que realmente puedan mejorar la atención.

Qué podría significar esto para los pacientes

En términos sencillos, APOLLO11 está convirtiendo la atención cotidiana de los pacientes con cáncer de pulmón en un gran laboratorio vivo. Al aprender sistemáticamente de experiencias reales en muchos hospitales —y al combinar exploraciones, análisis de sangre, estudio del tumor y computación avanzada— el proyecto aspira a crear herramientas que indiquen a los médicos, antes de empezar el tratamiento, qué pacientes probablemente se beneficiarán de la inmunoterapia o de fármacos dirigidos, quién puede sufrir efectos secundarios graves y quién necesita estrategias distintas. Aunque quedan desafíos, como mantener una calidad de datos consistente y asegurar financiación a largo plazo, los autores sostienen que este tipo de red guiada por datos, explicable y respetuosa con la privacidad es un plan para convertir la medicina de precisión en una realidad, no solo en una promesa, para las personas con cáncer de pulmón.

Cita: Prelaj, A., Provenzano, L., Miskovic, V. et al. APOLLO11: a bio-data-driven model for clinical and translational research in lung cancer. npj Precis. Onc. 10, 96 (2026). https://doi.org/10.1038/s41698-026-01295-3

Palabras clave: cáncer de pulmón, inmunoterapia, inteligencia artificial, datos del mundo real, biobanco