J. L. G. / P. B.
La resonancia magnética y la llegada de herramientas basadas en inteligencia artificial (IA) han marcado un antes y un después en la radiología. En concreto, en los avances en detección temprana y diagnóstico precoz de cáncer de próstata permiten un manejo más preciso de la enfermedad. Sin embargo, aún quedan desafíos por delante: el primero de todos, el de hacer frente a una mayor carga de trabajo con un número de especialistas limitado, lo que sumado al envejecimiento poblacional, aumentará la carga de trabajo, analiza la Dra. Claudia Fontenla, facultativa del área de Imagen Médica en el Hospital La Fe de Valencia, en una entrevista para iSanidad.
¿En qué puntos nos encontramos en cuanto a los avances en imagen médica en cáncer de próstata?
La resonancia magnética (RM) de próstata se ha consolidado como una herramienta esencial en el manejo del cáncer de próstata. En los últimos años, ha demostrado su eficacia no solo en el cribado y diagnóstico, sino también en la estadificación locorregional, el seguimiento en vigilancia activa y la reevaluación de casos con recidiva bioquímica tras tratamiento.
La RM ha demostrado su eficacia en el cribado y diagnóstico
Herramientas como PI-RADS para diagnóstico, Precise para vigilancia activa y PI-RR para evaluación postratamiento han mejorado la comunicación entre especialistas, fomentando un enfoque multidisciplinar. La calidad técnica de la RM es un aspecto clave, y sistemas como PI-QUAL garantizan que los estudios cumplan con estándares diagnósticos fiables.
Además, las técnicas intervencionistas han avanzado con la integración de biopsias dirigidas mediante fusión de imágenes RM con ecografía o mediante biopsias in bore. En medicina nuclear, el PET-TC con PSMA, un radiotrazador específico, complementa la RM en la estadificación y el seguimiento del cáncer de próstata.
¿Cuáles son los principales desafíos que destacaría en este sentido?
La calidad técnica y el acceso uniforme a las recomendaciones son algunos de los mayores desafíos. Aunque PI-RADS ha ayudado a estandarizar protocolos, no todos los centros implementan las recomendaciones de manera uniforme. Además, la curva de aprendizaje para realizar e interpretar estos estudios es considerable, lo que exige formación continua tanto para radiólogos como para técnicos.
La RM se está incorporando cada vez más como herramienta clave en algoritmos de cribado y diagnóstico, aumentando la carga de trabajo de los radiólogos
Otro desafío importante es el incremento en el volumen de estudios. La resonancia magnética se está incorporando cada vez más como herramienta clave en algoritmos de cribado y diagnóstico, lo que, sumado al envejecimiento de la población masculina, ha aumentado la carga de trabajo de los radiólogos. Para abordar esta problemática, herramientas como QP-Prostate, basadas en inteligencia artificial (IA), optimizan los tiempos de lectura y facilitan la evaluación en situaciones de fatiga.
¿Cómo está participando la IA en la labor del radiólogo para identificar y detectar precozmente el cáncer de próstata?
La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en un aliado clave para optimizar el flujo de trabajo de los radiólogos. Soluciones como QP-Prostate generan mapas de difusión sintéticos, realizan segmentaciones automáticas de la próstata, calculan su volumen y detectan áreas sospechosas mediante algoritmos CAD (detección asistida por computadora).
Estos algoritmos tienen alta sensibilidad, identificando posibles lesiones que podrían pasar desapercibidas en una primera lectura. Los radiólogos pueden utilizarlos como una segunda opinión para confirmar hallazgos, detectar lesiones adicionales o descartar falsos positivos. Además, estas herramientas reducen la variabilidad interobservador y el riesgo de error en radiólogos con menor experiencia, especialmente en situaciones de fatiga.
En detección temprana también sobresalen los programas de cribado de este tipo de neoplasias. ¿Cómo ha cambiado el paradigma en los últimos años y cuáles son las expectativas que tienen con el avance de la tecnología?
El cribado del cáncer de próstata ha evolucionado hacia un enfoque más personalizado y menos invasivo. Históricamente, se basaba en el PSA (antígeno prostático específico), una prueba sensible pero con baja especificidad que generaba biopsias innecesarias y sobrediagnósticos. Ahora, tras dos valores elevados de PSA, se recomienda realizar una RM, lo que permite identificar lesiones clínicamente significativas y reducir procedimientos innecesarios.
Se espera que la IA facilite una mayor automatización en la adquisición de imágenes, reduciendo errores y tiempos de estudio
Con el avance tecnológico, se espera que la IA facilite una mayor automatización en la adquisición de imágenes, reduciendo errores y tiempos de estudio. Además, se trabaja en el desarrollo de biomarcadores de imagen que permitan una mejor estratificación del riesgo y enfoques terapéuticos más personalizados.
¿Qué papel juega la imagen médica tanto en la vigilancia activa como tras la recaída del paciente?
En vigilancia activa, la RM es esencial para monitorizar lesiones de bajo riesgo y detectar progresiones significativas. Permite evaluar cambios en el tamaño, morfología o características funcionales de las lesiones, evitando tratamientos innecesarios en pacientes estables.
En casos de recaída, la imagen médica desempeña un papel fundamental para localizar recurrencias, guiar tratamientos focales y evaluar la respuesta terapéutica. La RM es la técnica de elección para valorar el lecho quirúrgico tras prostatectomía o la próstata tratada con radioterapia. Para detectar metástasis o recurrencias a distancia, el PET-TC con trazadores específicos proporciona información clave sobre la extensión y comportamiento de la enfermedad.
