El melanoma representa el 5% de los tumores de la piel pero es responsable del 80% de las muertes por cáncer cutáneo. El 90% de ellos son en el momento del diagnóstico tumores localizados en la piel, sin evidencia de metástasis. Los melanomas primarios con un espesor =1mm son actualmente los más prevalentes y por ello, aunque su pronóstico es en general favorable, la mayoría de pacientes que mueren por metástasis pertenecen a este grupo. Los mejores modelos predictivos del riesgo de desarrollar metástasis en ganglios centinela, basándose en los criterios de la AJCC 8ª ed (grosor de Breslow, ulceración, microsatelitosis y mitosis) tienen una baja sensibilidad y especificidad (área bajo curva ROC: 51-75%) y el de desarrollar metástasis a distancia (área bajo curva ROC:74-80%), muy lejos de lo deseable. Por ello, inmersos en la medicina de precisión, personalizada y digitalizada, nuestro objetivo es aumentar la precisión de nuestra capacidad predictiva de metástasis en los pacientes con melanoma. Para ello proponemos un estudio integrado mediante técnicas de Inteligencia Artificial de las imágenes dermatoscópicas e histológicas y la secuenciación genética (exoma) y epigenética (metilación y miRNAseq) de 250 melanomas para obtener nuevos algoritmos que permitan crear un modelo predictivo preciso de riesgo de metástasis, con alta sensibilidad y especificidad, y optimizar al máximo el seguimiento y tratamiento de estos pacientes.

MELANOMA
PROGNOSIS
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
HISTOPATOLOGÍA
DERMATOSCOPIA
GENÉTICA
EPIGENÉTICA

Acción Estratégica en Salud (AES)