Un enfoque de radiómica basada en la biología evalúa con precisión la respuesta a la terapia en pacientes con cáncer de recto
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Por el equipo editorial de MedImaging en español Actualizado el 10 Jul 2024 |
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La Sociedad Estadounidense del Cáncer estima que este año, alrededor de 46.000 personas en los Estados Unidos serán diagnosticadas con cáncer de recto, que se ubica como el tercer tipo más común de cáncer en el sistema digestivo, después del cáncer de colon y de páncreas. Para los pacientes con cáncer de recto que reciben quimioterapia y radiación, los médicos a menudo enfrentan desafíos a la hora de determinar qué tumores están muriendo o retrocediendo significativamente después de la terapia. Los investigadores ahora planean utilizar inteligencia artificial (IA) para mejorar el tratamiento de pacientes con cáncer de recto mediante la evaluación precisa de su respuesta a la terapia, permitiendo así una atención personalizada mediante la selección de candidatos adecuados para el tratamiento no quirúrgico.
Un grupo de investigación, que incluye expertos de la Universidad Case Western Reserve (CWRU, Cleveland, OH, EUA), obtuvo una subvención de cinco años por valor de 2,78 millones de dólares de los Institutos Nacionales de Salud y el Instituto Nacional del Cáncer para personalizar mejor los tratamientos para pacientes con Cáncer de recto. Planean utilizar IA para derivar métricas específicas a partir de exploraciones por resonancia magnética (RM) para analizar la respuesta terapéutica de los tumores rectales de manera más efectiva. Esta investigación utilizará IA para examinar imágenes médicas de más de 900 pacientes con cáncer de recto, aplicando un método radiómico novedoso basado en la biología, y también incorporará datos de un ensayo clínico anterior en el que participaron pacientes con esta enfermedad.
Los investigadores evaluarán la eficacia con la que responden los pacientes al tratamiento utilizando los conocimientos obtenidos a través de este análisis. Su objetivo es establecer una técnica no invasiva y precisa para identificar pacientes que no muestran restos de tumor después de la terapia, reduciendo así las intervenciones quirúrgicas innecesarias y sus complicaciones relacionadas. Esta investigación tiene un gran potencial para identificar signos de regresión tumoral, explorando características que típicamente pasan desapercibidas para la observación humana. Además, el equipo planea integrar el análisis de IA con evaluaciones clínicas para desarrollar formas de incorporar conocimientos derivados de la IA en las prácticas clínicas habituales.
"Nuestro objetivo es desarrollar nuevos tipos de firmas radiómicas, que impliquen análisis computacional de imágenes de radiología y patología, para determinar qué tan bien han respondido estos pacientes a la terapia", dijo Satish Viswanath, profesor asociado de ingeniería biomédica en Case Western Reserve y patrocinador de la subvención. el investigador principal. "Al hacerlo, los médicos podrán personalizar mejor los tratamientos para los pacientes con cáncer de recto".
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