Herramienta de inteligencia artificial predice la respuesta al tratamiento y la supervivencia en pacientes con cáncer de pulmón de células pequeñas
Crédito: Unsplash/CC0 Dominio público
Investigadores del Centro de imágenes computacionales y diagnóstico personalizado (CCIPD) de la Universidad Case Western Reserve han utilizado inteligencia artificial ( AI) para identificar patrones en tomografías computarizadas (TC) que ofrecen una nueva promesa para el tratamiento de pacientes con cáncer de pulmón de células pequeñas.
El cáncer de pulmón de células pequeñas (CPCP) representa aproximadamente el 13 % de todos los cánceres de pulmón, pero crece más rápido y es más probable que se propague que el cáncer de pulmón de células no pequeñas, según la Sociedad Estadounidense del Cáncer.
Y aunque se ha realizado una gran cantidad de investigación de IA sobre el cáncer de pulmón de células no pequeñas, se ha hecho poco sobre el SCLC, dijo el director del CCIPD, Anant Madabhushi, profesor de ingeniería biomédica del Instituto Donnell en Case Western Reserve.
Los pacientes con cáncer de pulmón de células pequeñas pueden ser difíciles de tratar, dijo Madabhushi. Su laboratorio trabajó con oncólogos en los Hospitales Universitarios de Cleveland para ayudar a determinar qué pacientes con SCLC responderían al tratamiento.
Los investigadores identificaron un conjunto de patrones radiómicos a partir de tomografías computarizadas tomadas antes del tratamiento que les permite predecir la respuesta de un paciente. a la quimioterapia. También examinaron la asociación entre las características de las imágenes derivadas de la IA con los resultados a más largo plazo.
Específicamente, los investigadores notaron que los patrones de textura extraídos computacionalmente del tumor en sí, así como de la región que lo rodea, resultaron ser diferentes en el SCLC. pacientes que respondieron bien a cierta quimioterapia, en comparación con los que no.
Además, la IA reveló patrones que correspondían a pacientes que terminaron viviendo más tiempo después del tratamiento en comparación con los que no lo hicieron.
Finalmente, la IA reveló que había notablemente más heterogeneidad, o variabilidad, en las imágenes escaneadas de pacientes que no respondieron a la quimioterapia y tenían menos posibilidades de supervivencia, dijo Madabhushi.
Qué sigue: Posibles ensayos en humanos
Estos hallazgos de un estudio retrospectivo ahora preparan el escenario para ensayos clínicos prospectivos impulsados por IA para el manejo del tratamiento de pacientes con SCLC, dijo Madabhushi.
Resultados de la investigación fueron publicados en Frontiers en Oncology en octubre.
Sus hallazgos son significativos porque la quimioterapia sigue siendo la columna vertebral del tratamiento sistémico, dijeron los investigadores.
«Aunque la mayoría de los pacientes responden al tratamiento inicial, la recaída es común y una subconjunto de pacientes son quimiorresistentes», dijo Prantesh Jain, coautor principal del estudio mientras trabajaba en el Departamento de Hematología y Oncología de los Hospitales Universitarios. Ahora es profesor asistente de oncología en Roswell Park Comprehensive Cancer Center en Buffalo.
«Actualmente», dijo Jain, «no existen biomarcadores predictivos clínicamente validados para seleccionar una subpoblación de pacientes con quimiorresistencia primaria o recurrencia temprana .»
Iniciativa de IA más amplia
El estudio es parte de una investigación más amplia realizada en CCIPD para desarrollar y aplicar nuevos enfoques de IA y aprendizaje automático para diagnosticar y predecir respuestas terapéuticas para diversas enfermedades y indicaciones de cáncer, incluidos cáncer de mama, próstata, cabeza y cuello, cerebro, colorrectal, ginecológico y de piel.
«Nuestros esfuerzos tienen como objetivo reducir los tratamientos quimioterapéuticos innecesarios y, por lo tanto, reducir el sufrimiento de los pacientes», dijo el coautor del estudio. -autor principal Mohammadhadi Khorrami, investigador del CCIPD y Ph.D. estudiante de ingeniería biomédica en Case Western Reserve.
«Al saber qué pacientes se beneficiarán de la terapia, podemos disminuir los tratamientos ineficaces y aumentar la terapia más agresiva en pacientes que tienen una respuesta subóptima o nula a la terapia de primera línea». .»
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Uso de la inteligencia artificial para prevenir los daños causados por la inmunoterapia Más información: Prantesh Jain et al, Novel Non-Invasive Radiomic Signature on CT Scans Predicts Response to Platinum-Based Chemotherapy y es el pronóstico de la supervivencia general en el cáncer de pulmón de células pequeñas, Frontiers in Oncology (2021). DOI: 10.3389/fonc.2021.744724 Proporcionado por Case Western Reserve University Cita: La herramienta de inteligencia artificial predice la respuesta al tratamiento y la supervivencia en pacientes con cáncer de pulmón de células pequeñas (2021, 24 de noviembre) recuperado el 29 de agosto de 2022 de https:/ /medicalxpress.com/news/2021-11-artificial-intelligence-tool-treatment-response.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.