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Biomarcador basado en IA utiliza TC para predecir respuesta a la inmunoterapia en pacientes con cáncer de pulmón

Por el equipo editorial de MedImaging en español
Actualizado el 09 Jan 2023
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Imagen: El nuevo biomarcador basado en IA puede ayudar a predecir la respuesta a la inmunoterapia para pacientes con cáncer de pulmón (Fotografía cortesía de la Universidad Emory)
Imagen: El nuevo biomarcador basado en IA puede ayudar a predecir la respuesta a la inmunoterapia para pacientes con cáncer de pulmón (Fotografía cortesía de la Universidad Emory)

La inmunoterapia suele ser la primera línea de tratamiento para pacientes con cáncer de pulmón de células no pequeñas, que representa el 84 % de todos los cánceres de pulmón, según la Sociedad Estadounidense del Cáncer. Sin embargo, la mayoría de los pacientes no obtienen resultados duraderos con las terapias con inhibidores del punto de control inmunitario (ICI), un tipo de inmunoterapia. En un estudio retrospectivo, los investigadores han descubierto un nuevo biomarcador derivado de la inteligencia artificial (IA) que utiliza imágenes de rutina para ayudar a predecir qué pacientes con cáncer de pulmón responderán a la inmunoterapia. Los hallazgos no solo ofrecen orientación para los pacientes y sus médicos que toman decisiones de tratamiento, sino que también pueden reducir la carga financiera asociada con la inmunoterapia.

El nuevo biomarcador, la tortuosidad cuantitativa de los vasos (QVT, por sus siglas en inglés), fue descubierto por un equipo de investigadores de varios sistemas de salud y universidades, incluida la Universidad de Emory (Atlanta, GA, EUA), y puede influir en el comportamiento del tumor y la resistencia terapéutica. Los tumores se apropian de la maquinaria del cuerpo para construir nuevos vasos sanguíneos y redirigir la mayor cantidad de sangre posible a los tumores para que puedan crecer más rápido y diseminarse por todo el cuerpo. En comparación con los vasos sanguíneos normales, la vasculatura asociada al tumor está dispuesta de forma caótica y torcida.

Los investigadores utilizaron herramientas de IA para evaluar diferentes aspectos de los biomarcadores QVT en más de 500 casos de pacientes con cáncer de pulmón de células no pequeñas antes y después de que fueran tratados con terapias ICI. Los investigadores descubrieron que la vasculatura tumoral de los pacientes que no responden a las terapias de ICI está más retorcida en comparación con los que sí responden. Ellos plantean la hipótesis de que la torsión de los vasos sanguíneos hace que las células antitumorales se acumulen en el sitio del tumor pero no logran infiltrarse de manera eficiente en el tumor, lo que disminuye la eficacia de la inmunoterapia. En trabajos futuros, los investigadores buscarán validar los biomarcadores QVT en ensayos clínicos prospectivos.

“La inmunoterapia solo tiende a beneficiar aproximadamente al 30 % de los pacientes. Con el alto costo de los tratamientos y una tasa de falla del 70 %, tenemos que encontrar mejores formas de predecir y monitorear las respuestas a la terapia”, dice Anant Madabhushi, PhD, autor del estudio y profesor en el Departamento de Ingeniería Biomédica Wallace H. Coulter en la Facultad de Medicina de la Universidad de Emory y Facultad de Ingeniería del Instituto de Tecnología de Georgia, y miembro del programa de investigación de Inmunología del Cáncer en el Instituto de Cáncer Winship de la Universidad de Emory. “Al tomar decisiones sobre a quién tratar y cómo tratarlo, los médicos realmente necesitan características interpretables. La tortuosidad de los vasos es un método radiómico novedoso que utiliza un enfoque de inteligencia artificial interpretable e intuitivo para evaluar si el tumor responde a la terapia incluso antes de que se hagan evidentes cambios más obvios, como el tamaño del tumor”.

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