Uso de la inteligencia artificial para prevenir los daños causados por la inmunoterapia
Investigadores de la Universidad Case Western Reserve, que utilizan inteligencia artificial (IA) para analizar escaneos de tejidos simples, dicen que han descubierto biomarcadores que podrían decirles a los médicos qué pacientes con cáncer de pulmón podrían tener realmente peor por la inmunoterapia.
Hasta hace poco, los investigadores y oncólogos habían clasificado a estos pacientes con cáncer de pulmón en dos categorías amplias: los que se beneficiarían de la inmunoterapia y los que probablemente no.
Pero una tercera categoría, los pacientes llamados hiperprogresores que en realidad se vería perjudicado por la inmunoterapia, incluida una vida útil más corta después de que el tratamiento haya comenzado a surgir, dijo Pranjal Vaidya, Ph.D. estudiante de ingeniería biomédica e investigadora del Centro de Imágenes Computacionales y Diagnósticos Personalizados (CCIPD) de la universidad.
«Este es un subconjunto significativo de pacientes que potencialmente deberían evitar la inmunoterapia por completo», dijo Vaidya, primer autor de un Artículo de 2020 que anuncia los hallazgos en el Journal for Immunotherapy of Cancer. «Eventualmente, nos gustaría que esto se integre en los entornos clínicos, para que los médicos tengan toda la información necesaria para hacer la llamada para cada paciente individual».
Investigación en curso sobre inmunoterapia
Actualmente, solo alrededor del 20 % de todos los pacientes con cáncer se beneficiarán realmente de la inmunoterapia, un tratamiento que se diferencia de la quimioterapia en que usa medicamentos para ayudar al sistema inmunitario a combatir el cáncer, mientras que la quimioterapia usa medicamentos para matar directamente las células cancerosas, según el Instituto Nacional del Cáncer.
El CCIPD, dirigido por Anant Madabhushi, profesor de ingeniería biomédica del Instituto Donnell, se ha convertido en un líder mundial en la detección, diagnóstico y caracterización de varios tipos de cáncer y otras enfermedades mediante la combinación de imágenes médicas, máquinas aprendizaje e IA.
Este nuevo trabajo sigue a otra investigación reciente realizada por científicos del CCIPD que ha demostrado que la IA y el aprendizaje automático se pueden utilizar para predecir qué pacientes con cáncer de pulmón se beneficiarán de la inmunoterapia.
En esta investigación y en otras anteriores, los científicos de Case Western Reserve y la Clínica Cleveland esencialmente enseñan a las computadoras a buscar e identificar patrones en tomografías computarizadas tomadas cuando se diagnostica cáncer de pulmón por primera vez para revelar información que podría haber sido útil si se hubiera conocido antes del tratamiento. .
Y aunque muchos pacientes con cáncer se han beneficiado de la inmunoterapia, los investigadores están buscando una mejor manera de identificar quién respondería con mayor probabilidad a esos tratamientos.
«Este es un hallazgo importante porque muestra que los patrones radiómicos de las tomografías computarizadas de rutina pueden discernir tres tipos de respuesta en pacientes con cáncer de pulmón que se someten a un tratamiento de inmunoterapia: respondedores, no respondedores e hiperprogresores», dijo Madabhushi, autor principal del estudio.
«Actualmente no hay biomarcadores validados para distinguir este subconjunto de pacientes de alto riesgo que no solo no se benefician de la inmunoterapia sino que, de hecho, pueden desarrollar una rápida aceleración de la enfermedad con el tratamiento», dijo Pradnya Patil, M. D, FACP, personal asociado del Taussig Cancer Institute, Cleveland Clinic y autor del estudio.
«El análisis de las características radiómicas en las exploraciones realizadas de forma rutinaria antes del tratamiento podría proporcionar un medio no invasivo para identificar a estos pacientes». dijo Patil. «Esto podría resultar una herramienta invaluable para los médicos que tratan a la vez que determinan la terapia sistémica óptima para sus pacientes con cáncer de pulmón de células no pequeñas avanzado».
Información fuera del tumor
Al igual que con En otra investigación previa sobre el cáncer en el CCIPD, los científicos encontraron nuevamente algunas de las pistas más importantes sobre qué pacientes se verían perjudicados por la inmunoterapia fuera del tumor.
«Notamos que las características radiómicas fuera del tumor eran más predictivas que las dentro del tumor, y los cambios en los vasos sanguíneos que rodean el nódulo también fueron más predictivos», dijo Vaidya.
Esta investigación más reciente se realizó con datos recopilados de 109 pacientes con cáncer de pulmón de células no pequeñas que estaban siendo tratados con inmunoterapia, dijo.
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Uso de inteligencia artificial para determinar si la inmunoterapia está funcionando Más información: Pranjal Vaidya et al, Nuevo enfoque de imagen no invasivo para identificar pacientes con pulmón de células no pequeñas avanzado cáncer en riesgo de enfermedad hiperprogresiva con bloqueo del punto de control inmunitario, Journal for ImmunoTherapy of Cancer (2020). DOI: 10.1136/jitc-2020-001343 Proporcionado por Case Western Reserve University Cita: Uso de inteligencia artificial para prevenir daños causados por la inmunoterapia (4 de febrero de 2021) consultado el 30 de agosto de 2022 en https://medicalxpress. com/news/2021-02-artificial-intelligence-immunotherapy.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.