Los científicos del laboratorio de imágenes digitales de la Universidad Case Western Reserve, que ya fueron pioneros en el uso de la Inteligencia Artificial IA para predecir si la quimioterapia será exitosa, ahora pueden determinar qué pacientes con cáncer de pulmón se beneficiarán de la inmunoterapia costosa.
Y, una vez más, lo están haciendo enseñando a una computadora a encontrar cambios nunca antes vistos en los patrones en las tomografías computarizadas tomadas cuando se diagnostica el cáncer de pulmón por primera vez en comparación con las tomas tomadas después de los primeros 2-3 ciclos de tratamiento de inmunoterapia. Y, como en trabajos anteriores, esos cambios se han descubierto tanto dentro como fuera del tumor, una firma de la investigación reciente del laboratorio.
"Esto no es un destello en la sartén; esta investigación realmente parece estar reflejando algo sobre la propia biología de la enfermedad, sobre cuál es el fenotipo más agresivo, y esa es la información que los oncólogos no tienen actualmente", dijo Anant Madabhushi,cuyo Centro de Imagen Computacional y Diagnóstico Personalizado CCIPD se ha convertido en un líder mundial en la detección, diagnóstico y caracterización de varios tipos de cáncer y otras enfermedades mediante mallado de imágenes médicas, aprendizaje automático e IA.
Actualmente, solo alrededor del 20% de todos los pacientes con cáncer se beneficiarán de la inmunoterapia, un tratamiento que difiere de la quimioterapia en que usa medicamentos para ayudar a su sistema inmunitario a combatir el cáncer, mientras que la quimioterapia usa medicamentos para matar directamente las células cancerosas, según elInstituto Nacional del Cáncer.
Madabhushi dijo que el trabajo reciente de su laboratorio ayudaría a los oncólogos a saber qué pacientes realmente se beneficiarían de la terapia y quién no.
"A pesar de que la inmunoterapia ha cambiado todo el ecosistema del cáncer, también sigue siendo extremadamente costosa: alrededor de $ 200,000 por paciente, por año", dijo Madabhushi. "Eso es parte de la toxicidad financiera que acompaña al cáncer y da como resultado aproximadamente 42% de todos los nuevos pacientes con cáncer diagnosticados que pierden sus ahorros de vida dentro de un año de diagnóstico "
Tener una herramienta basada en la investigación que está realizando su laboratorio ahora contribuiría en gran medida a "hacer un mejor trabajo para identificar qué pacientes responderán a la inmunoterapia en lugar de tirar $ 800,000 por el desagüe", agregó, haciendo referencia a los cuatropacientes de cada cinco que no se beneficiarán, multiplicado por el costo anual estimado.
Nueva investigación publicada
La nueva investigación, dirigida por los coautores Mohammadhadi Khorrami y Prateek Prasanna, junto con Madabhushi y otros 10 colaboradores de seis instituciones diferentes ver la lista a continuación se publicó este mes en la revista Investigación de inmunología del cáncer .
Khorrami, un estudiante graduado que trabaja en el CCIPD, dijo que uno de los avances más significativos en la investigación fue la capacidad del programa de computadora para notar los cambios en la textura, el volumen y la forma de una lesión determinada, no solo su tamaño.
"Esto es importante porque cuando un médico decide en base a imágenes de CT solo si un paciente ha respondido a la terapia, a menudo se basa en el tamaño de la lesión", dijo Khorrami. "Hemos encontrado que el cambio de textura es un mejor predictorde 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. Ahora, tenemos una forma de saberlo".
Prasanna, un investigador asociado postdoctoral en el laboratorio de Madabhushi, dijo que el estudio también mostró que los resultados fueron consistentes en los escaneos de pacientes tratados en dos sitios diferentes y con tres tipos diferentes de agentes de 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 inmunológico", dijo. "Estamos tratando con un principio biológico fundamental".
Prasanna dijo que el estudio inicial usó tomografías computarizadas de 50 pacientes para entrenar la computadora y crear un algoritmo matemático para identificar los cambios en la lesión. Dijo que el siguiente paso será probar el programa en casos obtenidos de otros sitios y en diferentes sitiosagentes de inmunoterapia. Esta investigación ganó recientemente un Premio al Mérito de la Conquer Cancer Foundation de la ASCO 2019.
Además, dijo Madabhushi, los investigadores pudieron demostrar que los patrones en las tomografías computarizadas que estaban más asociados con una respuesta positiva al tratamiento y con la supervivencia general del paciente también se asociaron más tarde con la disposición de las células inmunes en el originalbiopsias diagnósticas de esos pacientes.
Esto sugiere que esas tomografías computarizadas parecen capturar la respuesta inmune provocada por los tumores contra la invasión del cáncer, y que las que tienen la respuesta inmune más fuerte mostraban el cambio de textura más importante y, lo que es más importante, responderían mejora la inmunoterapia, dijo.
Madabhushi estableció el CCIPD en Case Western Reserve en 2012. El laboratorio ahora incluye a casi 60 investigadores.
Algunos de los trabajos más recientes del laboratorio, en colaboración con la Universidad de Nueva York y la Universidad de Yale, han utilizado IA para predecir qué pacientes con cáncer de pulmón se beneficiarían de la quimioterapia adyuvante basada en imágenes de portaobjetos de tejido. Ese avance fue nombrado por la revista Prevention como unode los 10 principales avances médicos de 2018.
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Materiales proporcionado por Universidad Case Western Reserve . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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