En concreto, el trabajo de los expertos, publicado en el 'Journal of Clinical Oncology Clinical Cancer Informática', ha consistido en conectar cualquiera de las 129 mediciones clínicas basales a la posibilidad de la interrupción del docetaxel. En total, 34 equipos internacionales presentaron 61 modelos y, de ellos, siete presentaron modelos con una capacidad predictiva alta.
Así, los factores clínicos más predictivos fueron las mediciones de hemoglobina, fosfatasa alcalina, aspartato aminotransferasa y el antígeno específico de la próstata, entre otros. Curiosamente, después de que la competencia terminara oficialmente, estos siete mejores equipos decidieron colaborar creando un modelo combinado que era más predictivo que cualquiera de las presentaciones por sí sola.
"Los siete grupos de todo el mundo, Finlandia, Alemania, Canadá, Israel y Estados Unidos, nunca se habían reunido formalmente antes del desafío, por lo que es un ejemplo realmente emocionante del poder de la colaboración científica", ha comentado el investigador del Centro de Cáncer de la Universidad de Colorado, James Costello.
El modelo combinado consiguió estratificar a los pacientes en grupos con bajo y alto riesgo de discontinuación de docetaxel debido a eventos adversos. El proyecto ha sido supervisado como un esfuerzo de colaboración entre 16 instituciones, dirigidas por instituciones de investigación académica, incluyendo el Centro de Cáncer de la Universidad de California, las iniciativas de datos abiertos, incluyendo 'Project Data Sphere', 'Sage Bionetworks' y 'DREAM Challenges', así como Sanofi, AstraZeneca y La Fundación del Cáncer de Próstata.
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