Newswise - CLEVELAND: investigadores del Centro de Diagnóstico Personalizado e Imágenes Computacionales (CCIPD) de la Universidad Case Western Reserve han utilizado inteligencia artificial (IA) para identificar patrones en tomografías computarizadas (TC) que ofrecen una nueva promesa para el tratamiento de pacientes con pulmón de células pequeñas cáncer.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 disemine que el cáncer de pulmón de células no pequeñas, según la Sociedad Estadounidense del Cáncer.
Y aunque se ha llevado a cabo una gran cantidad de investigaciones de IA sobre el cáncer de pulmón de células no pequeñas, se ha realizado poco trabajo sobre el cáncer de pulmón de células pequeñas, 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 de los hospitales universitarios de Cleveland para ayudar a determinar qué pacientes con CPCP responderían al tratamiento.
Los investigadores identificaron un conjunto de patrones radiómicos de tomografías computarizadas tomadas antes del tratamiento que les permiten predecir la respuesta del paciente a la quimioterapia. También examinaron la asociación entre las características de las imágenes derivadas de la IA con resultados a más largo plazo.
Específicamente, los investigadores notaron que los patrones de textura extraídos computacionalmente del tumor en sí, así como la región que lo rodea, eran diferentes en los pacientes con CPCP que respondieron bien a una determinada quimioterapia, en comparación con los que no lo hicieron.
Además, la IA reveló patrones que correspondían a pacientes que terminaron viviendo más tiempo después del tratamiento en comparación con aquellos que no lo hicieron.
Finalmente, la IA reveló que había notablemente más heterogeneidad, o variabilidad, en las imágenes escaneadas de los pacientes que no respondieron a la quimioterapia y tenían menos posibilidades de supervivencia, dijo Madabhushi.
Qué Sigue : Posibles Ensayos en HumanosEstos hallazgos de un estudio retrospectivo ahora sientan las bases para ensayos clínicos prospectivos impulsados por IA para el manejo del tratamiento de pacientes con CPCP, dijo Madabhushi.
Los resultados de la investigación se publicaron en Frontiers in Oncology en octubre.
Sus hallazgos son importantes 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 un subconjunto de pacientes son quimioresistentes", 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".
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