Usando datos de imágenes de tomografía computarizada TC, los investigadores pueden predecir qué pacientes con cáncer de pulmón responderán a la quimioterapia, según un nuevo estudio publicado en la revista Radiología: Inteligencia Artificial .
La quimioterapia basada en platino suele ser el tratamiento de primera línea del cáncer de pulmón de células no pequeñas CPCNP en estadio avanzado. Sin embargo, solo uno de cada cuatro pacientes responde bien a este tratamiento. Actualmente, no hay forma de predecir quélos pacientes se beneficiarán más de la quimioterapia.
Los exámenes de CT se usan de manera rutinaria para la estadificación del tumor y para monitorear la respuesta al tratamiento. Mediante un campo de estudio llamado radiomía, los investigadores pueden extraer datos cuantitativos o medibles de las imágenes de CT que pueden revelar características de la enfermedad que no son visibles solo en las imágenes.
"Nuestro objetivo en este estudio fue determinar si una predicción temprana de la respuesta a la quimioterapia es posible mediante el uso de mediciones extraídas por computadora de patrones tanto dentro como fuera del nódulo pulmonar, junto con la forma del nódulo, en las tomografías computarizadas basales,"dijo Mohammadhadi Khorrami, MS, candidato a doctorado del Departamento de Ingeniería Biomédica, Escuela de Ingeniería de la Universidad Case Western Reserve en Cleveland, Ohio, quien, junto con el Dr. Monica Khunger, del Departamento de Medicina Interna de la Clínica Cleveland, dirigió el estudio.
Los investigadores se propusieron identificar el papel de las características de textura radiómica, tanto dentro como alrededor del tumor pulmonar, en la predicción del tiempo de progresión y supervivencia general, así como la respuesta a la quimioterapia en pacientes con CPNM.
"Este es el primer estudio que demuestra que los patrones de heterogeneidad o diversidad extraídos por computadora del exterior del tumor fueron predictivos de la respuesta a la quimioterapia", dijo el Dr. Khunger. "Esto es muy crítico porque podría permitir predecir enavance de la terapia que los pacientes con cáncer de pulmón probablemente respondan o no. Esto, a su vez, podría ayudar a identificar a los pacientes que probablemente no respondan a la quimioterapia para terapias alternativas como la radiación o la inmunoterapia ".
Analizaron datos de 125 pacientes que habían sido tratados con quimioterapia doble de platino a base de pemetrexed en la Clínica Cleveland. Los pacientes se dividieron aleatoriamente en dos conjuntos con el mismo número de respondedores y no respondedores en el conjunto de entrenamiento. El conjunto de entrenamiento comprendió53 pacientes con CPNM, y el conjunto de validación comprendió 72 pacientes.
Una computadora analizó las imágenes de CT del cáncer de pulmón para identificar patrones únicos de heterogeneidad tanto dentro como fuera del tumor. Estos patrones se compararon luego entre las tomografías computarizadas de pacientes que respondieron y no respondieron a la quimioterapia. Estos patrones de características se utilizaron paracapacitar a un clasificador de aprendizaje automático para identificar la probabilidad de que un paciente con cáncer de pulmón responda a la quimioterapia.
"Cuando observamos los patrones dentro del tumor, obtuvimos una precisión de 0.68. Pero cuando observamos el interior y el exterior, la precisión subió a 0.77", dijo Khorrami.
Los resultados mostraron que las características radiómicas derivadas del interior del tumor y el área alrededor del tumor pudieron distinguir a los pacientes que respondieron a la quimioterapia de aquellos que no lo hicieron. Además, las características radiómicas predijeron el tiempo hasta la progresión y la supervivencia general.
"A pesar de la gran cantidad de estudios en el espacio de CT-radiomics, el área tumoral inmediata circundante, o la región peritumoral, ha permanecido relativamente inexplorada", dijo Khorrami. "Nuestros resultados mostraron evidencia clara del papel de los patrones de textura peritumoral enprediciendo la respuesta y el tiempo de progresión después de la quimioterapia "
Aunque los investigadores no estudiaron explícitamente la base de las características radiómicas identificadas alrededor del tumor, plantean la hipótesis de que estos patrones reflejan un mayor contenido fibrótico en los tumores compatibles con la quimioterapia.
Según Khorrami, los datos radiómicos derivados de las imágenes de TC también pueden ayudar a identificar a aquellos pacientes que tienen un riesgo elevado de recurrencia y que podrían beneficiarse de una observación y seguimiento más intensivos.
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Materiales proporcionados por Sociedad Radiológica de América del Norte . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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