Según informó este martes el centro de investigación, uno de los retos actuales en Oncología es identificar de manera óptima qué pacientes con cáncer responderán a inmunoterapia. Los marcadores que existen hasta la fecha son imperfectos y con resultados variables dependiendo del tipo de tumor.

Un trabajo, impulsado por la Fundación “la Caixa”, publicado en la revista 'Radiology' y dirigido por la doctora Raquel Pérez-López, investigadora principal del VHIO, que forma parte del Campus Vall d’Hebron, ha desarrollado y validado un nuevo modelo radiómico basado en la aplicación de modelos inteligencia artificial a las imágenes de tomografía computarizada (TAC) previa al tratamiento.

En los resultados de la investigación, se ha podido constatar cómo esta herramienta en pacientes con tumores sólidos avanzados lograba predecir la respuesta a los tratamientos con fármacos inmunoterápicos anti-PD-1 y PD-L1 con una gran sensibilidad.

CÁNCER DE VEJIGA

“Pudimos ver que en los pacientes con cáncer de vejiga esta sensibilidad era del 85% y en los de cáncer de pulmón del 76%. La sensibilidad moderadamente alta de esta prueba indica un potencial para identificar mejor a los pacientes que pueden beneficiarse de inmunoterapia y, por lo tanto, en quienes este tratamiento puede tener prioridad frente a otros”, explicó la investigadora del VHIO.

Este estudio se ha realizado en la Unidad de Investigación de Terapia Molecular del Cáncer (UITM)- Fundación ”la Caixa”, un centro de referencia internacional en el desarrollo de nuevos tratamientos oncológicos y en la mejora de las terapias existentes, así como en la selección molecular óptima de los pacientes susceptibles de responder a estas terapias, por medio del desarrollo de paneles de diagnóstico molecular avanzado.

La nueva herramienta desarrollada se basa en el análisis de las imágenes del tumor obtenidas por medio de una tomografía computarizada (TAC) antes de iniciar el tratamiento. A través de modelos de inteligencia artificial se pueden establecer asociaciones entre la imagen y perfiles moleculares relacionados con la respuesta inmunitaria.

“La cantidad de información que se puede extraer mediante inteligencia artificial de las imágenes de un TAC es infinitamente mayor que la que se puede extraer solo con la observación de un experto. De esta manera hemos obtenido una puntuación predictiva de la eficacia de la inmunoterapia en el paciente”, comentó la doctora Pérez-López.

A esto añadió que “además, esta herramienta no invasiva permitiría realizar un seguimiento más adecuado de la evolución del tumor y del tratamiento a lo largo del tiempo y, además, permite evaluar el tumor en su totalidad, no solo en los puntos de biopsia”.

En este sentido, los científicos coincidieron en asegurar que el futuro de la medicina de precisión pasa por la combinación de toda la información obtenida de las plataformas multiómicas –donde se combinan diferentes análisis como pueden ser los de genes (genómica), proteínas (proteómica), metabolitos (metabolómica) o imágenes médicas radiográficas (radiómica) entre otros– , combinando todos los datos, para obtener una foto lo más personalizada posible, a disposición de la mejor toma de decisiones y ajuste del tratamiento que mayor beneficio le ofrezca al paciente en cada momento de la evolución de su tumor.