MedImaging

Deascargar La Aplicación Móvil
Noticias Recientes Radiografía RM Ultrasonido Medicina Nuclear Imaginología General TI en Imaginología Industria

Nueva técnica de TC mejora el pronóstico y los tratamientos del cáncer de cabeza y cuello

Por el equipo editorial de MedImaging en español
Actualizado el 03 Mar 2025
Print article
Imagen: Los datos recopilados en las TC previas al tratamiento pueden proporcionar biomarcadores de imagen importantes para predecir mejor el pronóstico del paciente (foto cortesía de Shutterstock)
Imagen: Los datos recopilados en las TC previas al tratamiento pueden proporcionar biomarcadores de imagen importantes para predecir mejor el pronóstico del paciente (foto cortesía de Shutterstock)

Los cánceres de boca, nariz y garganta son cada vez más comunes en los Estados Unidos, en particular entre las personas más jóvenes. Se diagnostican aproximadamente 60.000 nuevos casos cada año, y el 20 % de estos casos se producen en personas menores de 55 años. A pesar de las mejoras en los métodos quirúrgicos y otros tratamientos, la tasa de supervivencia a cinco años para el carcinoma de células escamosas de cabeza y cuello (CCECC) sigue siendo de alrededor del 50 %.

Los factores de riesgo para el CCECC incluyen el consumo de tabaco, alcohol y ciertas cepas del virus del papiloma humano (VPH). El tratamiento típico para estos cánceres implica la extirpación quirúrgica del tumor, radioterapia en el área afectada y quimioterapia, inmunoterapia o una combinación de estos tratamientos. Sin embargo, estas terapias pueden provocar efectos secundarios graves y, a veces, permanentes que afectan la capacidad del paciente para ver, tragar o hablar. Un nuevo estudio ofrece ahora nuevos conocimientos que, en última instancia, podrían ayudar a los oncólogos a predecir cómo responderá la enfermedad a varios tratamientos, lo que conduciría a mejores resultados de supervivencia para los pacientes.

Investigadores de la Universidad de Maryland (Baltimore, MD, EUA) realizaron un estudio analizando tomografías computarizadas (TC) previas al tratamiento de pacientes con CCECC para identificar biomarcadores radiómicos que pudieran predecir la agresividad de la enfermedad y su respuesta al tratamiento. Las TC se utilizan rutinariamente como una herramienta de diagnóstico previa al tratamiento para pacientes con CCECC y ayudan a los oncólogos a formular planes de tratamiento personalizados. En este estudio, publicado en Scientific Reports, los investigadores examinaron datos de 203 pacientes del Centro Oncológico Integral Greenebaum de la Universidad de Maryland (UMGCCC) y 77 pacientes del Centro Oncológico MD Anderson, con registros que datan de 2003. Utilizando radiómica avanzada, que aplica algoritmos matemáticos y estadísticos complejos, el equipo identificó características tumorales que no son visibles a simple vista. Estos biomarcadores se utilizaron luego para crear modelos predictivos que se centraron en la probabilidad de supervivencia libre de progresión después del tratamiento.

Los hallazgos indicaron que estos biomarcadores radiómicos podrían proporcionar información valiosa sobre qué pacientes tienen más probabilidades de beneficiarse de tratamientos específicos. Los investigadores descubrieron que la incorporación de biomarcadores radiómicos en la planificación del tratamiento podría permitir a los oncólogos recomendar terapias menos invasivas, reduciendo así el riesgo de efectos secundarios a largo plazo. En estudios futuros, el equipo espera profundizar en la comprensión de estos biomarcadores de imagen y validar sus hallazgos con datos de otras instituciones. Esta investigación deberá completarse antes de llevar a cabo un ensayo clínico prospectivo, en el que las intervenciones terapéuticas podrían estar guiadas por biomarcadores de imagen y modelos predictivos. Por ejemplo, a los pacientes con biomarcadores indicativos de una enfermedad menos agresiva se les podría administrar un protocolo de radiación reducida.

“La integración de biomarcadores pronósticos y predictivos en la atención clínica podría ayudar a proporcionar terapias más específicas, lo que conduciría a mejores resultados de supervivencia para los pacientes”, afirmó el autor principal del estudio, el Dr. Lei Ren. “Los hallazgos de este estudio allanan el camino para futuras investigaciones a través de ensayos clínicos más amplios para evaluar más a fondo la eficacia clínica de los biomarcadores radiómicos para la predicción de la supervivencia sin progresión en pacientes con carcinoma espinocelular de cabeza y cuello”.

Radiation Therapy Treatment Software Application
Elekta ONE
Diagnostic Ultrasound System
MS1700C
Portable Color Doppler Ultrasound Scanner
DCU10
New
Cylindrical Water Scanning System
SunSCAN 3D

Print article

Canales

Radiografía

ver canal
Imagen: la evaluación FFR impulsada por IA es comparable a la evaluación convencional (foto cortesía de 123RF)

Técnica de imágenes con IA se muestra prometedora en la evaluación de pacientes para ICP

La intervención coronaria percutánea (ICP), también conocida como angioplastia coronaria, es un procedimiento mínimamente invasivo en el que se insertan pequeños tubos... Más

RM

ver canal
Herramienta de IA rastrea la eficacia de tratamientos para la esclerosis múltiple mediante RM cerebral

Herramienta de IA rastrea la eficacia de tratamientos para la esclerosis múltiple mediante RM cerebral

La esclerosis múltiple (EM) es una enfermedad en la que el sistema inmunológico ataca el cerebro y la médula espinal, lo que provoca alteraciones en el movimiento, la sensibilidad y la cognición.... Más

Medicina Nuclear

ver canal
Imagen: COX-2 en la materia gris cortical humana (foto cortesía de The Journal of Nuclear Medicine; DOI: https://doi.org/10.2967/jnumed.124.268525)

Nuevo enfoque de imágenes PET ofrece una visión nunca antes vista de la neuroinflamación

La COX-2, una enzima clave en la inflamación cerebral, puede aumentar significativamente su expresión mediante estímulos inflamatorios y neuroexcitación. Los investigadores... Más

TI en Imaginología

ver canal
Imagen: La nueva Medical Imaging Suite hace que los datos de imágenes de atención médica sean más accesibles, interoperables y útiles (Fotografía cortesía de Google Cloud)

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