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Técnica de imágenes basada en RM permite evaluación rápida de subtipos de cáncer de ovario

Por el equipo editorial de MedImaging en español
Actualizado el 16 Dec 2024
Imagen: La técnica de imágenes basada en RM permite una evaluación rápida de los subtipos de cáncer de ovario y su respuesta al tratamiento (foto cortesía de la Universidad de Cambridge)
Imagen: La técnica de imágenes basada en RM permite una evaluación rápida de los subtipos de cáncer de ovario y su respuesta al tratamiento (foto cortesía de la Universidad de Cambridge)

Las pacientes con cáncer de ovario suelen tener múltiples tumores diseminados por el abdomen, lo que dificulta la realización de biopsias en todos ellos, especialmente porque pueden pertenecer a diferentes subtipos que responden de forma diferente a los tratamientos. Los métodos de análisis actuales suelen hacer que las pacientes esperen semanas o incluso meses para saber si su cáncer está respondiendo al tratamiento. Ahora, una nueva técnica de diagnóstico por imágenes basada en la resonancia magnética (RM) puede predecir cómo responderán los tumores de cáncer de ovario al tratamiento y proporcionar una rápida información sobre la eficacia de la terapia utilizando modelos celulares derivados de las pacientes.

Esta innovadora técnica, desarrollada por científicos de la Universidad de Cambridge (Cambridge, Reino Unido), se conoce como imágenes por carbono-13 hiperpolarizado. Amplifica la señal de la RM más de 10.000 veces, lo que permite una observación más detallada. La técnica utiliza una solución inyectable que contiene una forma etiquetada de piruvato, una molécula que se produce naturalmente. Una vez inyectado, el piruvato entra en las células del cuerpo, y el escáner de RM detecta qué tan rápido se metaboliza en lactato. La velocidad de este proceso metabólico ayuda a revelar el subtipo del tumor y su sensibilidad al tratamiento.

Los investigadores descubrieron que la técnica de carbono-13 hiperpolarizado puede distinguir entre dos subtipos de cáncer de ovario, proporcionando información clave sobre sus respuestas al tratamiento. Utilizaron este método para examinar modelos celulares derivados de pacientes que replican fielmente el comportamiento del cáncer de ovario seroso de alto grado, el tipo más común y letal de la enfermedad.

Esta técnica de diagnóstico por imagen permite identificar claramente si un tumor es sensible o resistente al carboplatino, un fármaco común de quimioterapia de primera línea para el cáncer de ovario. Esta capacidad permite a los oncólogos predecir qué tan bien responderá una paciente al tratamiento y evaluar su efectividad dentro de las primeras 48 horas. La rápida respuesta de esta técnica permite a los oncólogos adaptar y ajustar los planes de tratamiento para cada paciente mucho antes.

En su estudio, publicado en la revista Oncogene, los científicos compararon la técnica de imágenes por carbono-13 hiperpolarizado con la tomografía por emisión de positrones (PET), que se utiliza ampliamente en la práctica clínica. Descubrieron que las exploraciones PET no detectaban las diferencias metabólicas entre los subtipos de tumores, lo que significa que no podían predecir el tipo de tumor presente. Este estudio respalda aún más el potencial de las imágenes por carbono-13 hiperpolarizado para un uso clínico más amplio. El próximo paso será probar la técnica en pacientes con cáncer de ovario, algo que los investigadores esperan comenzar en los próximos años.

“Esta técnica nos indica la agresividad de un tumor de cáncer de ovario y podría permitir a los médicos evaluar múltiples tumores en una paciente para ofrecer una evaluación más integral del pronóstico de la enfermedad y poder seleccionar el tratamiento más adecuado”, afirmó el profesor Kevin Brindle, del Departamento de Bioquímica de la Universidad de Cambridge, autor principal del informe. “Podemos obtener imágenes de un tumor antes del tratamiento para predecir la probabilidad de que responda y luego podemos obtener imágenes nuevamente inmediatamente después del tratamiento para confirmar si efectivamente ha respondido. Esto ayudará a los médicos a seleccionar el tratamiento más adecuado para cada paciente y ajustarlo según sea necesario”.

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