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Un modelo radiómico basado en inteligencia artificial puede predecir la respuesta de pacientes con cáncer a los tratamientos de inmunoterapia y lo hace con alta sensibilidad: “En los pacientes con cáncer de vejiga esta sensibilidad era del 85% y en los de cáncer de pulmón del 76%”, explica la Dra. Raquel Pérez-López, la investigadora del Vall d’Hebron que ha desarrollado y validado el modelo radiómico, que pude convertirse en una herramienta más de medicina de precisión. El trabajo de la Dra. Pérez-Lopez, impulsado por la Fundación La Caixa, se ha publicado en la revista Radiology.
El modelo radiómico ha mostrado una alta sensibilidad en la predicción de la respuesta a la inmunoterapia en pacientes con cáncer de vejiga (85%) y de pulmón (76%)
El modelo radiómico puede suponer una respuesta para identificar qué pacientes con cáncer van a responder a la inmunoterapia. Este es uno de los retos a los que se enfrenta la oncología actualmente, porque los marcadores que existen hasta ahora, son imperfectos y con resultados variables dependiendo del tipo de tumor. El Grupo de Radiómica del Vall d’Hebron Instituto de Oncología (VHIO) que lidera la Dra. Pérez-López, ha logrado desarrollar el modelo basado en el análisis de las imágenes del tumor, obtenidas por medio de una tomografía computerizada (TAC), antes de iniciar el tratamiento.
Aplicándoles modelos de inteligencia artificial se pueden establecer asociaciones entre la imagen y perfiles moleculares relacionados con la respuesta inmunitaria. “La cantidad de información que se puede extraer mediante inteligencia artificial de las imágenes de un TAC es infinitamente mayor que la que se puede extraer solo con la observación de un experto. De esta manera hemos obtenido una puntuación predictiva de la eficacia de la inmunoterapia en el paciente”, señala la Dra. Pérez-López.
El modelo radiómico ha sido desarrollado y validado por la Dra. Raquel Pérez-López y el equipo que dirige en el Vall d’Hebron Instituto de Oncología (VHIO)
En sus investigaciones, han constatado como esta herramienta en pacientes con tumores sólidos avanzados lograba predecir la respuesta a los tratamientos con fármacos inmunoterápicos anti-PD-1 y PD-L1 con una sensibilidad que “indica un potencial para identificar mejor a los pacientes que pueden beneficiarse de inmunoterapia y, por lo tanto, en quienes este tratamiento puede tener prioridad frente a otros”, explica la investigadora del VHIO.
Esta herramienta no invasiva tiene otra ventaja, que explica la doctora. “Permitiría realizar un seguimiento más adecuado de la evolución del tumor y del tratamiento a lo largo del tiempo y, además, permite evaluar el tumor en su totalidad, no solo en los puntos de biopsia”. Según explica el Vall d’Hebron, el futuro de la medicina de precisión pasa por la combinación de toda la información obtenida de las plataformas multiómicas. En ellas se combinan diferentes análisis como pueden ser los de genes (genómica), proteínas (proteómica), metabolitos (metabolómica) o imágenes médicas radiográficas (radiómica) entre otros. Con todo ello, se obtiene una foto lo más personalizada posible y con sus resultados, se podrán tomar las mejores decisiones médicas en función de las necesidades del paciente en cada momento de la evolución de su tumor.
“Permitiría realizar un seguimiento más adecuado de la evolución del tumor y del tratamiento a lo largo del tiempo. Además, permite evaluar el tumor en su totalidad, no solo en los puntos de biopsia”
¿Qué teníamos hasta la fecha y qué camino abre el modelo radiómico?
Actualmente, sigue siendo una necesidad el desarrollo de marcadores que permitan identificar de manera óptima los tumores más sensibles a los tratamientos de inmunoterapia. Hasta la fecha para esta identificación se utilizan diversos marcadores; la expresión de PD-L1 en el tumor, el estado de inestabilidad de los microsatélites o la carga mutacional del tumor- Pero los resultados de todos ellos son imperfectos.
Los avances en medicina personalizada están basados en la caracterización molecular basada en la genómica y la proteómica. Sin embargo, para poder realizar estos análisis es necesario tomar muestras del tejido mediante biopsias o cirugías invasivas. Además, estas muestras no ofrecen una visión general del tumor.
Predecir la respuesta ante la inmunoterapia del cáncer es uno de los retos de la oncología
“La radiómica nos ofrece una nueva forma de analizar a los pacientes que supera estas dificultades, al tratarse de una herramienta no invasiva que nos ofrece una vista completa del tumor, y que hace posible además una monitorización de la evolución de la enfermedad”, explica la Dra. Pérez-López. “El análisis de las imágenes tiene un gran potencial que todavía no ha sido muy explorado”.
La investigadora apunta que es necesario seguir con nuevos estudios en tipos concretos de tumores y a medida que surjan nuevas inmunoterapias. De hecho, la Dra. Raquel iniciará un proyecto de investigación centrado en mejorar las técnicas actuales de imagen, combinadas con genómica, que se utilizan tanto en el diagnóstico como en el seguimiento del cáncer. El Programa CRIS de Talento Investigador de la Fundación CRIS contra el cáncer seleccionó el proyecto de la investigadora en su convocatoria de este año.
“Mediante el análisis computacional, las imágenes se procesan obteniendo datos sobre el tumor imposibles de percibir y analizar por el ojo humano”
Según explica la Dra. Pérez-López, “mediante el análisis computacional, las imágenes se procesan obteniendo datos sobre el tumor imposibles de percibir y analizar por el ojo humano. Así podemos integrar toda esta información escondida en las imágenes en modelos multiómicos intentando mejorar el conocimiento del cáncer y el tratamiento de nuestros pacientes. Este será el futuro”, concluye.
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