Los investigadores y socios de la Universidad Case Western Reserve, incluido un colaborador de la Clínica Cleveland, están ampliando los límites de cómo las máquinas de diagnóstico por imágenes "inteligentes" identifican los cánceres, y están descubriendo pistas fuera del tumor para saber si un paciente responderá bien a la quimioterapia.
Los hallazgos recientes en la investigación del cáncer de mama y pulmón se basan en el trabajo iniciado por el profesor de ingeniería biomédica Anant Madabhushi, fundador del Center for Computational Imaging and Personalized Diagnostics. Es autor principal de un par de publicaciones recientes y se unieron a científicos de laCase School of Engineering, Cleveland Clinic y el Langone Medical Center de la Universidad de Nueva York.
Este trabajo, en total, presagia un futuro más personalizado en los diagnósticos médicos, dijo Madabhushi.
"Y es una prueba más de que la información obtenida mediante el interrogatorio computacional de la región fuera de los tumores en la resonancia magnética imágenes de resonancia magnética y la TAC tomografía computarizada es extremadamente valiosa y puede predecir la respuesta y el beneficio de la quimioterapia en el cáncer de pulmón y de mamapacientes ", dijo Madabhushi, profesor II F. Alex Nason de Ingeniería Biomédica en la Case School of Engineering.
Madabhushi fundó el centro en 2012 y cuenta con más de 50 colaboradores trabajando en proyectos relacionados. El laboratorio se ha convertido en un líder mundial en la detección, diagnóstico y caracterización de varios cánceres y otras enfermedades mediante la combinación de imágenes médicas, aprendizaje automático e inteligencia artificial.
Esperanza para el cáncer de mama HER2
La investigación más reciente, publicada el 19 de abril en Red JAMA abierta - se enfoca en marcadores en el tejido fuera de un tumor de mama que pueden indicar si un paciente responderá a la quimioterapia dirigida.
El investigador de doctorado en Ingeniería Biomédica Nathaniel Braman y el miembro de la facultad de medicina Vinay Varadan dirigieron un equipo de colaboradores que informaron el descubrimiento de una "firma" previamente oculta asociada con un tipo de cáncer de mama, conocido como HER2 positivo o simplemente HER2.comprende aproximadamente el 20% de todos los casos y recibe una estrategia de tratamiento dirigida especial.
Los investigadores han podido clasificar a los pacientes con cáncer de mama HER2 en subtipos moleculares, correspondientes a los que probablemente responderán a la quimioterapia dirigida y los que no, simplemente analizando una muestra de tejido inicial.
El trabajo "proporciona información sobre la capacidad de los análisis radiómicos para capturar la biología tumoral clínicamente significativa", explicó Varadan, coautor principal del estudio con Madabhushi. "Justifica estudios adicionales para evaluar la utilidad clínica de estos enfoques no invasivospara orientar las estrategias terapéuticas en esta enfermedad ".
Los marcadores no se encuentran en imágenes tomadas de portaobjetos de tejido, sino fuera del tumor mismo. No pueden ser vistos por el ojo humano, pero son revelados por un proceso conocido como radiomics, que extrae datos relevantes de imágenes médicas como resonancias magnéticas.
"En este momento, estos pacientes reciben un tratamiento 'único para todos' a pesar de ser bastante diverso", dijo Braman. Lo que estamos tratando de hacer aquí es identificar antes del tratamiento qué pacientes se beneficiarán realmente de terapias específicas.Esto podría brindarles a los médicos y pacientes información que antes no tenían ".
Probablemente falten años para poner la idea en práctica, luego de los ensayos clínicos y luego el gran paso de algún día "lograr que los médicos puedan confiar en ella y usarla", dijo Braman.
Con ese fin, los investigadores escribieron que exploraron la superposición entre su firma de imágenes y la información de los portaobjetos de tejido y la genética que los médicos consideran importantes en las decisiones de tratamiento.
La radiómica de la región fuera del nódulo pulmonar predice el beneficio de la quimioterapia
El otro estudio, publicado en marzo, también evalúa si los patrones de imágenes extraídas por computadora o radiomics fuera de un tumor pueden indicar si un paciente con cáncer de pulmón responderá a la quimioterapia dirigida.
"El problema al principio es que solo uno de cada cuatro pacientes con cáncer de pulmón responderá favorablemente a la quimioterapia, pero prácticamente todos reciben ese tratamiento", dijo el investigador doctoral en ingeniería biomédica Mohammadhadi Khorrami, uno de los líderes de la investigación. "Pero todosde la investigación anterior se ha limitado al interior del tumor ".
En este caso, los investigadores examinaron datos de imágenes de 125 pacientes de la Clínica Cleveland diagnosticados con cáncer de pulmón de células no pequeñas CPCNP. Todos habían recibido previamente quimioterapia dirigida, pero solo alrededor de la mitad había respondido al difícil tratamiento.
Con la información obtenida de los datos de esos pacientes, los investigadores entrenaron su tecnología para distinguir entre los datos de imágenes de los pacientes que habían respondido y los que no lo habían hecho. Luego, probaron la tecnología con datos adicionales del paciente.
"Al observar tanto el interior como el exterior del tumor", dijo Khorrami, "logramos una precisión del 77% para determinar qué pacientes se beneficiarían de la quimioterapia, mucho mejor 68% que simplemente observar el tumor en sí".
Khorrami fue el primer autor de un equipo de 10 investigadores que publicó la investigación con Monica Khunger, una médica de Cleveland Clinic en el momento del estudio, ahora empleada por UPMC en Pittsburgh. Su trabajo apareció en marzo en la revista Radiology:Inteligencia artificial.
Usando radiomics, los investigadores pueden extraer datos cuantitativos o medibles de las imágenes de TC que pueden revelar características de la enfermedad que no son visibles solo en las imágenes, según el comunicado de prensa de la Radiological Society of America sobre la investigación.
"Esto puede cambiar el juego, no solo para el paciente en lo que respecta a los resultados, sino también en lo que respecta al costo general para el campo de la atención de la salud", dijo Khorrami. "Cuesta alrededor de $ 30,000 o más al año para la quimioterapia,por lo que es importante saber quién responderá a la quimioterapia, y nos estamos acercando a un verdadero biomarcador para hacer eso ".
Fuente de la historia :
Materiales proporcionados por Universidad Case Western Reserve . Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
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