El cáncer de pulmón es una forma común y a menudo agresiva de cáncer. Como es difícil para los médicos detectarlo desde el principio, las personas con cáncer de pulmón necesitan recibir la mejor terapia más específica para hacer que una perspectiva positiva sea más probable. La inmunoterapia es una opción, pero ¿cómo pueden saber los médicos quién se beneficiará?
Según el Instituto Nacional del Cáncer, el cáncer de pulmón y bronquios es el segundo más extendido tipo de cáncer entre las personas en los Estados Unidos, que representan el 12.9% de todos los casos nuevos de cáncer.
Esta forma de cáncer a menudo no tiene 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 de la salud 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 los nuevos tratamientos, como la inmunoterapia, para un individuo. A diferencia de la quimioterapia, que implica el uso de medicamentos específicos para atacar y destruir las células cancerosas, la inmunoterapia funciona al aumentar la respuesta inmune de una persona contra los tumores cancerosos.
Ahora, un equipo dirigido por investigadores de la Universidad Case Western Reserve en Cleveland, OH, en colaboración con científicos de otras seis instituciones, ha desarrollado un nuevo modelo de inteligencia artificial (IA). El modelo permite a los profesionales de la salud encontrar qué personas con cáncer de pulmón se beneficiarían más con la inmunoterapia.
Los investigadores explican su método e informan sus hallazgos en un documento de estudio que aparece en la revista. Investigación de inmunología del cáncer.
"Aunque la inmunoterapia ha cambiado todo el ecosistema del cáncer", explica el coautor del estudio, Anant Madabhushi, "también sigue siendo extremadamente costoso: alrededor de $ 200,000 por paciente, por año.
"Eso es parte de la toxicidad financiera que acompaña al cáncer y da como resultado que aproximadamente el 42% de todos los pacientes con cáncer recién diagnosticados pierdan sus ahorros de vida dentro de un año después 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 mejor y evitar gastos innecesarios.
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 previo, los investigadores encontraron que, si bien los médicos generalmente pensaban que el tamaño del tumor era un buen indicador de si un enfoque terapéutico está funcionando o no, observar esta característica por sí solo puede ser engañoso.
En cambio, dice Madabhushi, "(hemos) encontrado que el cambio de textura es un mejor predictor de si la terapia está funcionando".
"A veces, por ejemplo, el nódulo puede aparecer 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 en el tamaño y la textura que tenga lugar en el tumor después de la exposición a dos o tres ciclos de inmunoterapia.
El método encontró patrones que indican que cambios particulares en los tumores se asociaron con una respuesta positiva al tratamiento de inmunoterapia, así como con mayores tasas de supervivencia del paciente.
Este estudio destacó una vez más que los tumores de cáncer de pulmón que muestran los cambios más notables en la textura también son 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 del punto de control inmunitario. 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 Conquer Cancer Foundation de la American Society of Clinical Oncology 2019 para la investigación asociada con este estudio.
En el futuro, el equipo planea probar aún más su método de IA en más tomografías computarizadas de otros sitios y de personas tratadas con diferentes agentes de inmunoterapia.