Herramienta suministra biomarcador para indicar respuesta del tumor cerebral a la radioterapia
Por el equipo editorial de MedImaging en español Actualizado el 17 Apr 2013 |
Una nueva herramienta llamada índice de anormalidad de difusión (IAD) muestra potencial como un biomarcador de imagenología para calcular la respuesta del tumor cerebral a la radioterapia.
Los resultados del estudio fueron presentados el 9 de febrero de 2013, durante el Simposio de Radioterapia e Imagenología del Cáncer 2013, realizado en Orlando (FL, EUA). Este simposio es patrocinado por la Sociedad Americana de Radio Oncología (ASTRO) y la Sociedad Norteamericana de Radiología (RSNA).
El estudio incluyó 20 pacientes que tenían metástasis cerebrales y que fueron tratados con radioterapia total del cerebro. Las 45 lesiones entre los pacientes fueron además clasificadas como 16 respondedoras, 18 estables, y 11 progresivas. Las mediciones de difusión fueron tomadas antes del tratamiento de radiación, dos semanas después de empezar el tratamiento y un mes después de completar el tratamiento. Para cada paciente, se usó un histograma de coeficiente de difusión aparente (CDA) del tejido normal para dividir el histograma ADC del tumor en tres regiones: difusión baja (celularidad alta), normal, y alta (edema y necrosis). Analizando el comportamiento complejo en ADC de las metástasis cerebrales de la terapia pre-radiación a las dos semanas después de iniciar el tratamiento, los investigadores desarrollaron un índice nuevo de difusión, el IAD, que incluía contribuciones CDA baja y alta, para la predicción de la respuesta tumoral post-tratamiento.
Se evaluaron y compararon la sensibilidad y especificidad del cambio en IAD de pre al final de la terapia, con los cambios en el volumen bruto del tumor desde el pre-tratamiento hasta el final de la terapia. Los cambios fueron útiles en predecir lesiones no respondedoras post-tratamiento. La predicción temprana de la respuesta del tumor cerebral a la radioterapia es vital para proporcionar la dosis de radiación más apropiada para cada lesión.
“Si bien esta revisión incluyó un número pequeño de pacientes, los datos demuestran que la IAD puede ser un buen biomarcador para predecir la respuesta del tumor cerebral”, dijo el autor principal del estudio Reza Farjam, un candidato a PhD en ingeniería biomédica enfocada en la imagenología funcional del cáncer en la Universidad de Michigan (Ann Arbor, MI, EUA). “Se necesita un estudio adicional de este método para mejorar la predicción temprana de la respuesta del tumor a la radioterapia y para ayudarnos a proporcionarles a los pacientes con cáncer cerebral información más exacta acerca del progreso de su tratamiento”.
Enlace relacionado:
University of Michigan
Los resultados del estudio fueron presentados el 9 de febrero de 2013, durante el Simposio de Radioterapia e Imagenología del Cáncer 2013, realizado en Orlando (FL, EUA). Este simposio es patrocinado por la Sociedad Americana de Radio Oncología (ASTRO) y la Sociedad Norteamericana de Radiología (RSNA).
El estudio incluyó 20 pacientes que tenían metástasis cerebrales y que fueron tratados con radioterapia total del cerebro. Las 45 lesiones entre los pacientes fueron además clasificadas como 16 respondedoras, 18 estables, y 11 progresivas. Las mediciones de difusión fueron tomadas antes del tratamiento de radiación, dos semanas después de empezar el tratamiento y un mes después de completar el tratamiento. Para cada paciente, se usó un histograma de coeficiente de difusión aparente (CDA) del tejido normal para dividir el histograma ADC del tumor en tres regiones: difusión baja (celularidad alta), normal, y alta (edema y necrosis). Analizando el comportamiento complejo en ADC de las metástasis cerebrales de la terapia pre-radiación a las dos semanas después de iniciar el tratamiento, los investigadores desarrollaron un índice nuevo de difusión, el IAD, que incluía contribuciones CDA baja y alta, para la predicción de la respuesta tumoral post-tratamiento.
Se evaluaron y compararon la sensibilidad y especificidad del cambio en IAD de pre al final de la terapia, con los cambios en el volumen bruto del tumor desde el pre-tratamiento hasta el final de la terapia. Los cambios fueron útiles en predecir lesiones no respondedoras post-tratamiento. La predicción temprana de la respuesta del tumor cerebral a la radioterapia es vital para proporcionar la dosis de radiación más apropiada para cada lesión.
“Si bien esta revisión incluyó un número pequeño de pacientes, los datos demuestran que la IAD puede ser un buen biomarcador para predecir la respuesta del tumor cerebral”, dijo el autor principal del estudio Reza Farjam, un candidato a PhD en ingeniería biomédica enfocada en la imagenología funcional del cáncer en la Universidad de Michigan (Ann Arbor, MI, EUA). “Se necesita un estudio adicional de este método para mejorar la predicción temprana de la respuesta del tumor a la radioterapia y para ayudarnos a proporcionarles a los pacientes con cáncer cerebral información más exacta acerca del progreso de su tratamiento”.
Enlace relacionado:
University of Michigan
Últimas Radiografía noticias
- Técnica de imágenes con IA se muestra prometedora en la evaluación de pacientes para ICP
- Mayor uso de radiografías de tórax permite detectar el cáncer de pulmón en etapas tempranas
- Las mamografías impulsadas por IA predicen el riesgo cardiovascular
- Modelo de IA generativa reduce significativamente el tiempo de lectura de radiografías de tórax
- La mamografía impulsada por IA mejora la detección de cáncer en entornos de lectura única
- Los detectores de conteo de fotones prometen imágenes rápidas de rayos X en color
- La IA puede señalar mamografías para una resonancia magnética suplementaria
- Imágenes 3D por TC a partir de una sola proyección de rayos X reducen la exposición a la radiación
- Método de IA predice el riesgo de cáncer de mama al analizar múltiples mamografías
- Sensores de rayos X orgánicos imprimibles podrían transformar el tratamiento del cáncer
- Detector altamente sensible y plegable hace que la radiografía sea más segura
- Nueva tecnología de detección de cáncer de mama podría ofrecer una alternativa superior a la mamografía
- Inteligencia artificial predice con precisión el cáncer de mama años antes del diagnóstico
- Radiografía de tórax con IA detecta nódulos pulmonares tres años antes de los síntomas del cáncer de pulmón
- Modelo de IA identifica fracturas por compresión vertebral en radiografías de tórax
- La mamografía 3D avanzada puede detectar más cánceres de mama
Canales
RM
ver canal
Imágenes por RM ultrapotentes permiten cirugías en pacientes con epilepsia resistente al tratamiento
Aproximadamente 360.000 personas en el Reino Unido padecen epilepsia focal, una afección en la que las convulsiones se propagan desde una parte del cerebro. Alrededor de un tercio de estos pacientes... Más
Tecnología de resonancia magnética impulsada por IA mejora el diagnóstico de Parkinson
Las investigaciones actuales muestran que la precisión del diagnóstico de la enfermedad de Parkinson suele oscilar entre el 55% y el 78% durante los primeros cinco años de evaluación.... MásUltrasonido
ver canal
Un pequeño robot magnético realiza escaneos 3D desde lo más profundo del cuerpo
El cáncer colorrectal es una de las principales causas de mortalidad por cáncer en todo el mundo. Sin embargo, si se detecta a tiempo, es altamente tratable. Ahora, una nueva técnica mínimamente invasiva... Más
Ultrasonido de alta resolución acelera el diagnóstico del cáncer de próstata
Cada año, se realizan aproximadamente un millón de biopsias de cáncer de próstata en Europa, con cifras similares en Estados Unidos y alrededor de 100.000 en Canadá.... Más
El primer ultrasonido inalámbrico, portátil y de cuerpo entero con un solo transductor PZT
Los dispositivos de ultrasonido desempeñan un papel vital en el campo de la medicina, utilizándose rutinariamente para examinar los tejidos y estructuras internas del cuerpo. Si bien los avances han mejorado... MásMedicina Nuclear
ver canal
Nuevo radiotrazador identifica biomarcador para el cáncer de mama triple negativo
El cáncer de mama triple negativo (CMTN), que representa entre el 15 % y el 20 % de todos los casos de cáncer de mama, es uno de los subtipos más agresivos, con una tasa de supervivencia a cinco años de... Más
Técnica innovadora de imágenes PET ayuda a diagnosticar la neurodegeneración
Las enfermedades neurodegenerativas, como la esclerosis lateral amiotrófica (ELA) y la enfermedad de Alzheimer, suelen diagnosticarse solo después de que aparecen los síntomas físicos,... MásImaginología General
ver canal
Sistema de imágenes impulsado por IA mejora el diagnóstico del cáncer de pulmón
Dada la necesidad de detectar el cáncer de pulmón en etapas tempranas, existe una creciente necesidad de una vía de diagnóstico definitiva para pacientes con nódulos... Más
Modelo de IA mejora las capacidades de la tomografía computarizada de baja dosis
El cáncer de pulmón sigue siendo una de las enfermedades más difíciles de abordar, lo que hace que el diagnóstico temprano sea fundamental para un tratamiento eficaz.... MásTI en Imaginología
ver canal
Nueva suite de imágenes médicas de Google Cloud hace los datos de imágenes médicas más accesibles
Las imágenes médicas son una herramienta fundamental que se utiliza para diagnosticar a los pacientes, y cada año se escanean miles de millones de imágenes médicas en... Más
Plataforma para el manejo de imágenes agiliza los planes de tratamiento
Un conjunto de soluciones de software del ecosistema de imágenes proporciona accesibilidad segura a las imágenes médicas, mejorando los flujos de trabajo y la atención a los pacientes. La plataforma... MásUna red global nueva mejora el acceso a la comprensión diagnóstica
Quest Diagnostics (Madison, NJ, EUA), un proveedor líder de servicios de información de diagnóstico, junto con otros proveedores de servicios de diagnóstico, ha anunciado la formación y el lanzamiento de la Red de Diagnóstico Global (GDN), un grupo de... Más
Una estación de trabajo nuevo apoya el flujo de trabajo de la imagenología pensando en los clientes
Una estación de trabajo de imagenología nueva ofrece una interfaz única e intuitiva para la toma eficiente de radiografías, fluoroscopias, mamografías y la toma de imágenes de las piernas/columna vertebral... MásIndustria
ver canal
Colaboración entre GE HealthCare y NVIDIA para reinventar la imagenología diagnóstica
GE HealthCare (Chicago, IL, EUA) ha iniciado un proceso de colaboración con NVIDIA (Santa Clara, CA, EUA), ampliando la relación existente entre las dos empresas para centrarse en la innovación... Más
Siemens y Sectra colaboran en la mejora de los flujos de trabajo en radiología
Siemens Healthineers (Forchheim, Alemania) y Sectra (Linköping, Suecia) han iniciado una colaboración destinada a mejorar las capacidades de diagnóstico de los radiólogos y, a... Más