Un nuevo modelo podría ayudar a predecir la respuesta de pacientes de cáncer a la inmunoterapia

La inmunoterapia ha supuesto una revolución en el ámbito de los tratamientos oncológicos, logrando incluso la curación de pacientes con muy mal pronóstico. Sin embargo, se ha comprobado que en algunos casos ésta no funciona bien, incluso algunos pacientes han presentado toxicidades con este tratamiento.

En este sentido, se han llevado a cabo numerosos ensayos en diferentes tipos tumorales con el fin de hallar biomarcadores que permitan determinar qué personas con cáncer van a poder beneficiarse de la inmunoterapia y, en este contexto, se han probado técnicas diferentes para estratificar a los pacientes, muchas de ellas tomando muestras del tumor para llevar a cabo un análisis molecular del mismo, pero, hasta el momento, ninguna se ha mostrado eficaz a la hora de identificar a los pacientes que pueden beneficiarse de la inmunoterapia.

Es en este contexto que adquiere especial relevancia el trabajo impulsado por la Fundación ‘la Caixa’ a través de la Unidad de Investigación de Terapia Molecular del Cáncer, publicado en la revista Radiology y dirigido por la doctora Raquel Pérez-López, investigadora principal del Grupo de Radiómica del Vall d’Hebron Instituto de Oncología (VHIO), ya que pone de relieve el potencial de un modelo radiómico basado en la inteligencia artificial como herramienta para predecir la respuesta a la inmunoterapia de los pacientes con cáncer.

«Hasta ahora, la valoración de las imágenes ha sido muy subjetiva», comenta la doctora, quien señala que «su interpretación dependía del especialista que las analizara y ello no aportaba datos cuantificables con los que trabajar, con lo que éstos eran poco útiles a la hora de desarrollar biomarcadores». «Pensamos que podíamos aplicar técnicas que se usan en la genómica o la proteómica también en las imágenes médicas para analizar datos, algo que hasta entonces no se había explorado y así es como surge la ciencia radiómica», comenta Pérez-López, quien al respecto señala que «hay que tener en cuenta que a todos los pacientes oncológicos se les realiza un TAC antes de iniciar el tratamiento, de manera que quisimos ver si, aplicando modelos de Inteligencia Artificial, podíamos extraer más información de las imágenes médicas como el TAC eso nos ayudaba a identificar mejor a los pacientes que podían beneficiarse de la inmunoterapia».

Si bien, como constata la doctora, el estudio que ella dirige «ofrece solo datos preliminares, éstos son muy prometedores ya que el modelo cuentan con una precisión del 75% a la hora de estratificar a los pacientes en los que el tratamiento con inmunoterapia funcionará bien». «Mediante el análisis computacional, las imágenes se procesan obteniendo datos imposibles de percibir y analizar por el ojo humano», apunta Pérez- López, para a continuación destacar, además, que «el TAC ofrece una imagen de todo el cuerpo, es decir que proporciona una visión completa, mientras que la biopsia, que es más invasiva, solo permite valorar una muestra parcial».

En cualquier caso, con este nuevo modelo radiómico, que ya se ha validado, aún habría un 25% de pacientes en los que se produciría un error en la predicción o que se mantendría la duda, por lo que el equipo dirigido por Pérez- López sigue trabajando para, como ella misma indica, «aplicar otras técnicas con el fin de mejorar la capacidad de predicción». Y si bien en este estudio se ha trabajado con pacientes metastásicos con tumores avanzados, «en el futuro este modelo se podría aplicar a cualquier tipo de tumor y en cualquier estadio». En definitiva, este modelo radiómico podría contribuir a personalizar y ajustar de manera eficaz y eficiente el tratamiento a los pacientes oncológicos valorando si la inmunoterapia es o no una opción.