Estudio de inteligencia artificial: ‘primer paso emocionante’ para mejorar la vigilancia posterior al tratamiento de pacientes con cáncer de pulmón

Células de cáncer de pulmón. Crédito: Anne Weston, Instituto Francis Crick, CC BY-NC 4.0

La inteligencia artificial (IA) podría ayudar a guiar la vigilancia posterior al tratamiento de pacientes con cáncer de pulmón de células no pequeñas (NSCLC) y mejorar los resultados como resultado, según un estudio dirigido por investigadores de The Royal Marsden NHS Foundation Trust en colaboración con el Instituto de Investigación del Cáncer de Londres y el Imperial College de Londres.

Por primera vez en el mundo, el estudio OCTAPUS-AI, publicado en la revista EbioMedicine de The Lancet, comparó diferentes modelos de aprendizaje automático para determinar cuál podría identificar con mayor precisión a los pacientes con NSCLC en riesgo de recurrencia después de la radioterapia curativa. El aprendizaje automático (ML) es un tipo de IA que permite que el software prediga automáticamente los resultados. Los algoritmos de ML construyen un modelo basado en datos de muestra para hacer predicciones o decisiones sin estar programados explícitamente para hacerlo.

Los resultados del estudio multicéntrico retrospectivo sugieren que esta tecnología podría usarse para ayudar a personalizar y, por lo tanto, mejorar la vigilancia de los pacientes después del tratamiento en función de su riesgo. Esto podría conducir a que la recurrencia se detecte antes en pacientes de alto riesgo, asegurando que reciban un tratamiento urgente que podría mejorar sus resultados. Para aquellos con un bajo riesgo de recurrencia, podría resultar en menos exploraciones de seguimiento y visitas al hospital.

Predicción de la recurrencia

Los investigadores utilizaron datos clínicos anónimos disponibles de forma rutinaria de 657 NSCLC pacientes tratados en cinco hospitales del Reino Unido para comparar diferentes algoritmos de aprendizaje automático basados en varios factores de pronóstico utilizados para predecir la probabilidad de recurrencia de un paciente, como la edad, el sexo y las características del tumor en las exploraciones. Luego desarrollaron y probaron modelos de predicción para categorizar a los pacientes en bajo y alto riesgo de recurrencia, supervivencia libre de recurrencia y supervivencia general dos años después del tratamiento.

Por ejemplo, los investigadores encontraron que el tamaño del tumor del paciente y la etapa, el tipo y la intensidad de la radioterapia, el tabaquismo, el IMC y la edad fueron los factores más importantes en el algoritmo del modelo final para predecir los resultados de los pacientes.

También se descubrió que este modelo es más preciso para predecir los resultados que los métodos tradicionales, como el sistema de estadificación TNM, que describe la cantidad y la propagación del cáncer en el cuerpo de un paciente.

Pulmón El cáncer es la principal causa mundial de muerte por cáncer y representa poco más de una quinta parte (21 %) de las muertes por cáncer en el Reino Unido. El NSCLC representa casi cinco sextos (85 %) de los casos de cáncer de pulmón y, cuando se detecta a tiempo, la curable. Sin embargo, más de un tercio (36 %) de los pacientes con NSCLC experimentan recurrencia en el Reino Unido

Optimización de la vigilancia

Para mejorar los resultados de los pacientes con cáncer de pulmón, el Instituto Nacional de Atención Médica y Excelencia Clínica (NICE) ha pedido más investigación sobre el uso de factores de pronóstico para desarrollar modelos de estratificación de riesgo para informar una vigilancia óptima. El estudio OCTAPUS-AI se desarrolló en respuesta a esta recomendación.

El líder del estudio, el Dr. Sumeet Hindocha, registrador especialista en oncología clínica en The Royal Marsden NHS Foundation Trust e Imperial College London, dijo:

«En este momento, no existe un marco establecido para la vigilancia de los pacientes con cáncer de pulmón de células no pequeñas que siguen un tratamiento de radioterapia en el Reino Unido. Esto significa que existe una variación en el tipo y la frecuencia del seguimiento que reciben los pacientes. Se requiere más investigación. desarrollar protocolos de seguimiento personalizados y usar IA con datos de atención médica puede ser la respuesta.

«Este estudio muestra que los modelos de aprendizaje automático pueden predecir los resultados de los pacientes con NSCLC después de la radioterapia curativa utilizando datos clínicos disponibles de forma rutinaria. Como se puede acceder fácilmente a este tipo de datos, esta metodología podría replicarse en diferentes sistemas de salud. Por lo tanto, este estudio es un emocionante primer paso hacia el desarrollo de un modelo que ayude a guiar la vigilancia posterior al tratamiento de este grupo de pacientes en función de su riesgo individual de recurrencia.

«La próxima fase de este estudio probará el aprendizaje automático modelos que utilizan datos de imágenes solo y en combinación con datos clínicos. Esperamos descubrir cómo nuestro modelo, que se basa en las características del paciente y el tratamiento que recibieron, se ve influenciado por los datos de escaneo de imágenes».

Mejorar la atención para personas con cáncer

Dr. Richard Lee, médico consultor en medicina respiratoria y diagnóstico temprano en The Royal Marsden NHS Foundation Trust y líder del equipo de diagnóstico y detección tempranos en el Instituto de Investigación del Cáncer de Londres, investigador principal del estudio OCTAPUS-AI, dijo:

«Este es un importante paso adelante para poder usar la IA para comprender qué pacientes tienen un mayor riesgo de recurrencia del cáncer y detectar esta recaída antes para que el retratamiento pueda ser más efectivo».

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«La recaída también es una fuente clave de ansiedad para los pacientes. Reducir la cantidad de escaneos necesarios en este entorno puede ser útil, y también reducir la exposición a la radiación, las visitas al hospital y hacer un uso más eficiente de los valiosos recursos del NHS.

«En el futuro, esperamos que este enfoque pavimente la forma de predecir la recurrencia de todos los tipos de cáncer, no solo del NSCLC. Nuestro modelo utilizó características específicas de esta enfermedad, pero al refinar el algoritmo, esta tecnología podría tener una aplicación mucho más amplia.

«A través de este trabajo, esperamos para empujar los límites para mejorar la atención de los pacientes con cáncer, ayudarlos a vivir más tiempo y reducir el impacto que la enfermedad tiene en sus vidas. Estamos agradecidos con nuestros pacientes y donantes que han hecho posible esta investigación.

‘Estaba en buenas manos’

Annette Morgan, de 78 años, de Balham, fue diagnosticada por primera vez con cáncer de pulmón en 2012 después de ser ingresado en el hospital con neumonía. Después de la cirugía para extirpar el tumor, se sometió a controles regulares y tomografías computarizadas que descubrieron otra recurrencia del cáncer en 2014, cuando la derivaron a The Royal Marsden y nuevamente en 2016. En estas ocasiones, Annette recibió tratamiento intensivo con radioterapia y quimioterapia en el hospital. Annette, cuyo historial médico coincide con el perfil de los pacientes de este estudio, fue declarada libre de cáncer en febrero de este año. Ella dijo:

«Mi primer diagnóstico de cáncer de pulmón fue, para mí, una señal de que no me quedaría mucho tiempo de vida. Mi esposo, Conway, había muerto de cáncer de senos paranasales el año anterior, así que pensé que probablemente se uniría a él pronto.

«Cuando se detectó la recurrencia en 2014 mediante un escáner, me sentí molesto porque la pelea aún no había terminado, pero me alegró que me atendieran en The Royal Marsden. En 2016, por supuesto, no estaba feliz de escuchar que el cáncer había regresado, pero acepté que se necesitaba más tratamiento, siempre que no afectara mi independencia. Después de la operación de mi esposo, su calidad de vida se volvió muy mala y no quería que esto me pasara a mí.

«El seguimiento de mi condición durante los últimos nueve años ha sido fantástico. Para empezar, volví a The Royal Marsden cada tres meses y luego cuatro meses durante tres años, luego cada seis meses durante dos años. Después de esto, me hice revisiones anuales. Me sentía confiado y tranquilo de que, si había algún problema, lo iban a recoger y que estaba en buenas manos.

«Todos en el Royal Marsden ha sido fantástico. Mi oncóloga, la Dra. Merina Ahmed, no solo trató mi cáncer, sino que también me ayudó con otros problemas de salud relacionados con el corazón, la tiroides y la respiración. El hospital me ha permitido permanecer independiente y activa, por ejemplo, andar en la bicicleta de mi casa y pasar más tiempo con mis hijos y nietos. La atención que he recibido ha sido asombrosa».

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Investigadores desarrollan un nuevo modelo para detectar y combatir la recurrencia del cáncer de pulmón Más información: Sumeet Hindocha et al, Una comparación de máquinas métodos de aprendizaje para predecir la recurrencia y la muerte después de la radioterapia con intención curativa para el cáncer de pulmón de células no pequeñas: Desarrollo y validación de modelos de predicción clínica multivariable, eBioMedicine (2022).DOI: 10.1016/j.ebiom.2022.103911 Proporcionado por el Instituto de Investigación del Cáncer Cita: Estudio de IA ‘primer paso emocionante’ hacia la mejora de la vigilancia posterior al tratamiento de pacientes con cáncer de pulmón (25 de abril de 2022) consultado el 29 de agosto de 2022 en https://medicalxpress.com/news/2022-04- ai-post-tratamiento-vigilancia-cáncer-de-pulmón.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 a título informativo. propósitos solamente.