Redacción
Ajustar la aplicación temporal de un tratamiento a un paciente es crucial para su recuperación. Saber si, por ejemplo, un tratamiento de inmunoterapia debería prolongarse o acortarse en función de si está siendo o no efectivo, es un avance enorme en el ámbito científico. La selección de un tratamiento eficaz y la evaluación adecuada del beneficio clínico son importantes para gestionar mejor a los pacientes con cáncer con una supervivencia prolongada y preservar la calidad de vida.
La selección de un tratamiento eficaz y la evaluación adecuada del beneficio clínico son importantes para gestionar mejor a los pacientes con cáncer
Gracias al estudio Integration of longitudinal deep-radiomics and clinical data improves the prediction of durable benefits to anti-PD-1/PD-L1 immunotherapy in advanced NSCLC patients, se ha identificado un biomarcador no invasivo para predecir el beneficio clínico duradero de la inmunoterapia, basado en la integración de datos radiómicos y clínicos monitorizados, durante los primeros meses de tratamiento con anticuerpos monoclonales anti-PD-1/PD-L1, en pacientes con cáncer de pulmón no microcítico avanzado. El estudio ha contado con la colaboración del Instituto de Investigación Sanitaria de la Fundación Jiménez Díaz (IIS-FJD). Además, se ha publicado en Journal of Translational Medicine.
Uno de los objetivos del trabajo, desarrollado por científicos de tres áreas del Ciber, era poder predecir el beneficio clínico duradero de la inmunoterapia
La investigación es fruto de la cooperación de equipos de tres áreas del Ciber (Centro de Investigación Biomédica en Red): Bioingeniería, Biomateriales y Nanomedicina, Enfermedades Respiratorias y por último, Cáncer, así como del IIS-FJD -con los doctores Carmelo Palacios Miras, Jaime Rubio Pérez, German R. Peces-Barba y Manuel Dómine Gómez, de los servicios del hospital y grupos de investigación del instituto de Oncología (Área de Cáncer), Neumología (Área de Enfermedades Infecciosas, Inflamatorias y Crónicas) y Radiología- y de la Clínica Universidad de Navarra.
Según Mª Jesús Ledesma, investigadora de la Universidad Politécnica de Madrid, del CIBER-BBN y líder de este trabajo, “este estudio ha supuesto un avance significativo en la predicción y monitoreo de la respuesta a la inmunoterapia utilizando inteligencia artificial multimodal, a partir de datos no invasivos del inicio del tratamiento”. Por otro lado, Benito Farina, primer autor del trabajo, resalta que “gracias a esta investigación, la vida y la salud de los pacientes con cáncer de pulmón avanzado podría mejorar determinando a tiempo, y de manera objetiva, la eficacia del tratamiento, evitando toxicidades, costes y facilitando la aplicación de tratamientos alternativos”.
Ajustar los tratamientos permite mejorar la calidad de vida de los pacientes
Cómo saber si un tratamiento para cáncer de pulmón es efectivo
La identificación de biomarcadores predictivos no invasivos de la respuesta a la inmunoterapia es crucial para evitar interrupciones prematuras del tratamiento o prolongaciones ineficaces. Un biomarcador se utiliza a veces para determinar la respuesta del cuerpo a un tratamiento para una enfermedad o afección. La inmunoterapia permite ayudar al sistema inmunitario de los pacientes a que haga su función contra las células tumorales. Se realiza así, con fines curativos o preventivos.
El estudio ha sido financiado por el Ministerio de Ciencia e Innovación, el Isciii, la Fundación BBVA y los fondos Feder y Next Generation
La inmunoterapia se ha convertido en uno de los tratamientos de referencia del cáncer de pulmón avanzado no microcítico, con tasas de respuesta prometedoras, enfermedad que sigue presentándose con una frecuencia alta. La predicción de la eficacia de la respuesta al tratamiento antes y durante el tratamiento, sigue siendo crítica para el manejo personalizado de los pacientes.
El estudio ha sido financiado por el Ministerio de Ciencia e Innovación. Asimismo, ha contado con la financiación del Instituto de Salud Carlos III, la Fundación BBVA y los fondos Feder y Next Generation.
