Investigadores del cáncer de la Universidad de Cambridge han desarrollado una nueva técnica informática avanzada que utiliza exploraciones médicas de rutina para permitir a los médicos tomar menos biopsias tumorales más precisas.
Este es un paso importante hacia el muestreo de tejido de precisión para pacientes con cáncer para ayudar a seleccionar el mejor tratamiento. En el futuro, la técnica podría incluso reemplazar las biopsias clínicas con 'biopsias virtuales', evitando a los pacientes procedimientos invasivos.
La investigación publicada en European Radiology muestra que la combinación de tomografías computarizadas TC con imágenes de ultrasonido crea una guía visual para que los médicos se aseguren de tomar muestras de la complejidad total de un tumor con menos biopsias dirigidas.
Capturar el mosaico de diferentes tipos de células cancerosas dentro de un tumor, conocido como heterogeneidad tumoral, es fundamental para seleccionar el mejor tratamiento porque las células genéticamente diferentes pueden responder de manera diferente al tratamiento.
La mayoría de los pacientes con cáncer se someten a una o varias biopsias para confirmar el diagnóstico y planificar su tratamiento. Pero debido a que se trata de un procedimiento clínico invasivo, existe una necesidad urgente de reducir la cantidad de biopsias que se toman y de asegurarse de que las biopsias muestren con precisión loscélulas en el tumor, particularmente para pacientes con cáncer de ovario.
El cáncer de ovario seroso de alto grado HGSO, el tipo más común de cáncer de ovario, se conoce como un 'asesino silencioso' porque los primeros síntomas pueden ser difíciles de detectar. Para cuando se diagnostica el cáncer, a menudo se encuentra enuna etapa avanzada, y las tasas de supervivencia no han cambiado mucho en los últimos 20 años.
Pero el diagnóstico tardío no es el único problema. Los tumores HGSO tienden a tener un alto nivel de heterogeneidad tumoral y los pacientes con parches de células cancerosas más genéticamente diferentes tienden a tener una respuesta más pobre al tratamiento.
El profesor Evis Sala del Departamento de Radiología, codirector del CRUK Cambridge Center Advanced Cancer Imaging Program, dirige un equipo multidisciplinario de radiólogos, físicos, oncólogos y científicos computacionales que utilizan técnicas informáticas innovadoras para revelar la heterogeneidad tumoral a partir de imágenes médicas estándar.Este nuevo estudio, dirigido por el profesor Sala, involucró a un pequeño grupo de pacientes con cáncer de ovario avanzado que debían someterse a biopsias guiadas por ultrasonido antes de comenzar la quimioterapia.
Para el estudio, los pacientes primero se sometieron a una tomografía computarizada estándar de atención. Un escáner CT utiliza rayos X y computación para crear una imagen en 3D del tumor a partir de múltiples 'cortes' de imágenes a través del cuerpo.
Luego, los investigadores utilizaron un proceso llamado radiómica, que utiliza métodos informáticos de alta potencia para analizar y extraer información adicional de las imágenes ricas en datos creadas por el escáner de TC, para identificar y mapear distintas áreas y características del tumor.El mapa del tumor se superpuso luego a la imagen de ultrasonido del tumor y la imagen combinada se utilizó para guiar el procedimiento de biopsia.
Al tomar biopsias dirigidas con este método, el equipo de investigación informó que la diversidad de células cancerosas dentro del tumor se capturó con éxito.
El coautor, el Dr. Lucian Beer, del Departamento de Radiología y del Programa de Cáncer de Ovario del Centro CRUK de Cambridge, dijo sobre los resultados: "Nuestro estudio es un paso adelante para desentrañar la heterogeneidad tumoral de manera no invasiva mediante el uso de la TC de atención estándar-hábitats de tumores radiómicos basados en biopsias dirigidas guiadas por ultrasonido. "
La coautora principal Paula Martin-González, del Instituto de Cambridge del Reino Unido para la Investigación del Cáncer y del Programa de Cáncer de Ovario del Centro CRUK de Cambridge, agregó: "Ahora aplicaremos este método en un estudio clínico más amplio".
El profesor Sala dijo: "Este estudio representa un hito importante hacia el muestreo de tejido de precisión. Realmente estamos superando los límites al traducir la investigación de vanguardia en atención clínica de rutina".
Fiona Barve 56 es una profesora de ciencias que vive cerca de Cambridge. Fue diagnosticada con cáncer de ovario en 2017 después de visitar a su médico con dolor abdominal. Le diagnosticaron cáncer de ovario en etapa 4 e inmediatamente se sometió a una cirugía y un curso de quimioterapia.Desde marzo de 2019 ha estado libre de cáncer y ahora ha vuelto a enseñar tres días a la semana.
"Me diagnosticaron en una etapa tardía y tuve suerte de mi cirugía, que recibí dentro de las cuatro semanas posteriores al diagnóstico, y la quimioterapia funcionó para mí. Me siento afortunado de estar cerca", dijo Barve.
"Cuando recibe el diagnóstico de cáncer por primera vez, se siente como si estuviera en una cinta transportadora, cada parte del viaje es extremadamente estresante. Esta nueva técnica mejorada reducirá la necesidad de varios procedimientos y permitirá a los pacientes más tiempo paraadaptarse a sus circunstancias. Permitirá un diagnóstico más preciso con menos invasión del cuerpo y la mente. Esto solo puede verse como un progreso positivo ".
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