MADRID, 8 Feb. (EUROPA PRESS) -
Investigadores de la Universidad Case Western Reserve (Estados Unidos) han descubierto, a través del uso de inteligencia artificial (IA) para analizar escaneos simples de tejidos, biomarcadores que podrían mostrar a los pacientes con cáncer de pulmón que pueden empeorar con la inmunoterapia.
Hasta hace poco, los investigadores y oncólogos habían clasificado a estos pacientes con cáncer de pulmón en dos categorías amplias: los que se beneficiarían de la inmunoterapia y los que probablemente no. Pero ha comenzado a surgir una tercera categoría, los pacientes lhiperprogresores que se ven perjudicados por la inmunoterapia.
"Este es un subconjunto significativo de pacientes que potencialmente deberían evitar la inmunoterapia por completo. Con el tiempo, quisiéramos que esto se integrara en los entornos clínicos, de modo que los médicos tuvieran toda la información necesaria para realizar la llamada para cada paciente individual", han dicho los investigadores.
Actualmente, solo alrededor del 20 por ciento de todos los pacientes con cáncer se beneficiarán realmente de la inmunoterapia, un tratamiento que se diferencia de la quimioterapia en que usa medicamentos para ayudar al sistema inmunológico a combatir el cáncer, mientras que la quimioterapia usa medicamentos para matar directamente las células cancerosas.
Este nuevo trabajo sigue a otra investigación que ha demostrado que la inteligencia artificial y el aprendizaje automático se pueden utilizar para predecir qué pacientes con cáncer de pulmón se beneficiarán de la inmunoterapia.
En esta investigación y en anteriores, los científicos han enseñado a los ordenadores a buscar e identificar patrones en las tomografías computarizadas tomadas cuando se diagnostica por primera vez el cáncer de pulmón, con el fin de revelar información que podría haber sido útil si se hubiera conocido antes del tratamiento.
Y, aunque muchos pacientes con cáncer se han beneficiado de la inmunoterapia, los investigadores buscan una mejor manera de identificar quién respondería con mayor probabilidad a esos tratamientos. "Este es un hallazgo importante porque muestra que los patrones radiómicos de las tomografías computarizadas de rutina pueden discernir tres tipos de respuesta en pacientes con cáncer de pulmón que se someten a un tratamiento de inmunoterapia: respondedores, no respondedores e hiperprogresores", han aseverado los expertos.
Actualmente no hay biomarcadores validados para distinguir este subconjunto de pacientes de alto riesgo que no solo no se benefician de la inmunoterapia sino que de hecho pueden desarrollar una rápida aceleración de la enfermedad durante el tratamiento.
"El análisis de las características radiómicas en las exploraciones realizadas de forma rutinaria antes del tratamiento podría proporcionar un medio no invasivo para identificar a estos pacientes. Esto podría resultar una herramienta invaluable para el tratamiento de los médicos mientras se determina la terapia sistémica óptima para sus pacientes con cáncer de pulmón de células no pequeñas avanzado", han zanjado.
