La radiómica, una revolución en el ámbito asistencial y la investigación clínica y traslacional del cáncer

Los radiólogos destacan que estos sistemas están dando lugar a herramientas muy prometedoras en la predicción de supervivencia y respuesta a tratamientos específicos

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Redacción
La radiómica está suponiendo una auténtica revolución en el ámbito asistencial y la investigación clínica y traslacional del cáncer. Esta disciplina es un eje fundamental en este ámbito, ya que proporciona una herramienta valiosa de apoyo y una fuente adicional de información que está transformando la forma de abordar la lucha contra el cáncer. Así lo ha asegurado la Sociedad Española de Radiología Médica (Seram) con motivo del Día Mundial de la Investigación Contra el Cáncer, que se celebra este 24 de septiembre.

La Seram asegura que la radiómica está transformando la forma de abordar la lucha contra el cáncer

La radiómica y, en general, la aplicación de sistemas avanzados de análisis, como los modelos de inteligencia artificial en imagen médica, están impulsando el desarrollo de sistemas de apoyo al tratamiento del cáncer. Estos avances mejoran significativamente la capacidad de caracterización del cáncer. “Estos sistemas están dando lugar a herramientas muy prometedoras en la predicción de supervivencia y respuesta a tratamientos específicos en pacientes con cáncer. Aunque estos avances han demostrado resultados prometedores, todavía se encuentran en proceso de experimentación y requieren de estudios de validación clínica antes de poder ser plenamente integrados en la práctica clínica”, ha explicado la Dra. Raquel Pérez López, miembro de la Seram y jefa del grupo de radiómica del Vall d’Hebron Instituto de Oncología (VHIO).

Impacto significativo en el proceso oncológico

La Seram ha subrayado que estas herramientas tienen un impacto significativo en el proceso oncológico al proporcionar una información más precisa y personalizada para la toma de decisiones clínicas. Los biomarcadores derivados de la radiómica y la aplicación de modelos de inteligencia artificial a la imagen médica pueden mejorar toda la secuencia de procesos del cáncer, que van desde la predicción del riesgo de desarrollar esta enfermedad hasta su diagnóstico y caracterización. Esto permite una mejor estratificación del cáncer en función de sus características biológicas y de aquellas que están relacionadas con el pronóstico o la probabilidad de respuesta a diferentes tratamientos.

Estas herramientas tienen un impacto significativo en el proceso oncológico al proporcionar una información más precisa y personalizada

Es importante destacar que estas herramientas a menudo requieren una gran cantidad de datos para su desarrollo y validación. Por lo tanto, muchas de ellas se generan a partir de pruebas de imagen a la que los pacientes se someten de manera rutinaria”, ha señalado la Dra. Pérez.

Además, la aplicación de estas herramientas y biomarcadores en ensayos clínicos puede acelerar el desarrollo de nuevos tratamientos contra el cáncer reduciendo duración y costes. Los biomarcadores extraídos a partir de radiómica e inteligencia artificial son aplicables a cualquier modalidad de imagen de la cual se haya extraído, y, por lo tanto, sirven para cualquier paciente en el cual se haya realizado esa prueba de imagen.

Estas herramientas deben ser consideradas como apoyo en la toma de decisiones médicas, destinadas a asistir a los profesionales de la salud, y no como sistemas que reemplacen la toma de decisiones de médicos expertos”, ha resaltado la Dra. Pérez.

La aplicación de estas herramientas y biomarcadores en ensayos clínicos puede acelerar el desarrollo de nuevos tratamientos contra el cáncer reduciendo duración y costes

El papel fundamental del radiólogo

El proceso de desarrollo, validación, cualificación clínica e implementación de herramientas o biomarcadores derivados del análisis computacional de las imágenes médicas es un proceso complejo que requiere la experiencia especializada de médicos, matemáticos, científicos informáticos e ingenieros. Cada uno de ellos desempeña un papel fundamental y necesario. En particular, el radiólogo juega un papel esencial al identificar las necesidades médicas, hipotetizar cómo un análisis más profundo de los datos de imagen médica puede ayudar a abordar esas necesidades y cómo desarrollar una herramienta que sea fiable, comprensible y fácil de aplicar en la práctica clínica.

La extracción de datos cuantitativos de las imágenes médicas y la aplicación de modelos de inteligencia artificial están cambiando el paradigma de los flujos de trabajo en los servicios de radiología. “La adaptación de estos flujos de trabajo a la llegada de esta tecnología, al igual que ocurrió con la resonancia magnética nuclear (RMN) o la digitalización de la imagen, es imprescindible. El impacto de la inteligencia artificial en la medicina, y en concreto en el análisis de imágenes médicas, que estamos viviendo, es solo el inicio de una nueva revolución”, ha afirmado la Dra. Pérez.

Los resultados de estudios son muy prometedores, pero aún persiste una brecha entre las herramientas de investigación y su implementación en la práctica clínica

Además, ha señalado que “estas herramientas ayudarán a facilitar y agilizar los flujos de trabajo en los servicios de radiología, evitando la repetición de pruebas, optimizando las secuencias y protocolos de imagen más indicados, reduciendo la presión asistencial del radiólogo en procesos tediosos y repetitivos, como los programas de cribado del cáncer, y dirigiendo la experiencia del radiólogo hacia aquellos casos más complejos, facilitando la toma de decisiones”. Sin duda, la radiómica y las aplicaciones de inteligencia artificial han llegado para quedarse y ayudar a los radiólogos, a otras especialidades y a la medicina en general.

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