Cáncer de pulmón: la IA muestra quién se beneficiará de la inmunoterapia
El cáncer de pulmón es una forma de cáncer común y a menudo agresiva. Dado que es difícil para los médicos detectarlo en una etapa temprana, las personas con cáncer de pulmón deben recibir la mejor y más específica terapia para lograr una perspectiva positiva. La inmunoterapia es una opción, pero ¿cómo pueden los médicos saber quién se beneficiará?
Según el Instituto Nacional del Cáncer, el cáncer de pulmón y bronquios es el segundo tipo de cáncer más extendido entre las personas en los Estados Unidos y representa el 12,9% de todos los casos nuevos de cáncer.
Esta forma de cáncer a menudo no presenta síntomas notables en sus primeras etapas, lo que puede significar que los médicos no pueden detectarlo al principio. Esto significa que el pronóstico después del tratamiento puede no ser tan bueno como para otras formas de cáncer.
Para garantizar los resultados más favorables para las personas con cáncer de pulmón, los profesionales sanitarios deben elegir el mejor tipo de tratamiento para cada individuo. Sin embargo, esto puede ser complicado, ya que a menudo es difícil saber qué persona se beneficiará más de un tratamiento en particular.
También puede ser difícil para un médico determinar qué tan beneficiosos serán para un individuo los tipos más nuevos de tratamientos, como la inmunoterapia. A diferencia de la quimioterapia, que implica el uso de medicamentos específicos para atacar y destruir las células cancerosas, la inmunoterapia actúa estimulando la respuesta inmunitaria de una persona contra los tumores cancerosos.
Ahora, un equipo dirigido por investigadores de la Universidad Case Western Reserve en Cleveland, Ohio, en colaboración con científicos de otras seis instituciones, ha desarrollado un nuevo modelo de inteligencia artificial (IA). El modelo permite a los médicos encontrar qué personas con cáncer de pulmón se beneficiarían más de la inmunoterapia.
Los investigadores explican su método e informan sus hallazgos en un artículo de estudio que aparece en la revista. Investigación en inmunología del cáncer.
“A pesar de que la inmunoterapia ha cambiado todo el ecosistema del cáncer”, explica el coautor del estudio Anant Madabhushi, “también sigue siendo extremadamente costosa, alrededor de $ 200,000 por paciente, por año.
“Eso es parte de la toxicidad financiera que acompaña al cáncer y hace que alrededor del 42% de todos los pacientes con cáncer recién diagnosticados pierdan los ahorros de toda su vida dentro de un año del diagnóstico”, agrega. Madabhushi también señala que la nueva herramienta en la que él y sus colegas están trabajando puede ayudar a los médicos y pacientes a decidir qué terapia les conviene más y evitar gastos innecesarios.
El nuevo modelo puede predecir el resultado
Madabhushi explica que él y sus colegas desarrollaron su nuevo modelo basado en hallazgos recientes que identificaron los signos que muestran qué tumores cancerosos están respondiendo al tratamiento.
En un estudio anterior, los investigadores encontraron que, si bien los médicos generalmente pensaban que el tamaño del tumor era un buen indicador de si un enfoque terapéutico funciona o no, observar esta característica por sí sola puede ser engañoso.
En cambio, dice Madabhushi, "[hemos] descubierto que el cambio de textura es un mejor indicador de si la terapia está funcionando".
“A veces, por ejemplo, el nódulo puede parecer más grande después de la terapia debido a otra razón, digamos un vaso roto dentro del tumor, pero la terapia realmente está funcionando”, explica. "Ahora, tenemos una forma de saber eso".
Para desarrollar el nuevo modelo de IA, el equipo utilizó primero datos de tomografías computarizadas (TC) de 50 personas con cáncer de pulmón. Esto les permitió establecer un método matemático capaz de identificar cualquier cambio de tamaño y textura que tuviera lugar en el tumor después de la exposición a dos o tres ciclos de inmunoterapia.
El método encontró patrones que indicaban que cambios particulares en los tumores estaban asociados con una respuesta positiva al tratamiento de inmunoterapia, así como con mayores tasas de supervivencia de los pacientes.
Este estudio destacó una vez más que aquellos tumores de cáncer de pulmón que muestran los cambios más notables en la textura son también los que mejor responden a la inmunoterapia.
“Esta es una demostración del valor fundamental del programa, que nuestro modelo de aprendizaje automático podría predecir la respuesta en pacientes tratados con diferentes inhibidores de puntos de control inmunitarios. Estamos tratando con un principio biológico fundamental ”.
Coautor del estudio Prateek Prasanna
A principios de este año, el coautor Prateek Prasanna recibió un Premio al Mérito de la Fundación Conquer Cancer de la American Society of Clinical Oncology 2019 por la investigación asociada con este estudio.
En el futuro, el equipo planea probar más su método de IA en más tomografías computarizadas de otros sitios y de personas tratadas con diferentes agentes de inmunoterapia.
