Análisis de textura basado en tomografía computarizada para predecir la respuesta a la terapia adyuvante en pacientes...

Área de la Ciencia:

• Oncología
• Radiología
• Imagenología Médica

Sus antecedentes:

• Los inhibidores de la tirosina quinasa (ITK) del receptor del factor de crecimiento epidérmico (EGFR) muestran una eficacia variable en el cáncer de pulmón no microcítico (CPNM) con mutación del gen EGFR.
• La resistencia adquirida a la terapia con ITK del EGFR es un desafío clínico importante en el manejo del CPNM.
• Características de imagen específicas en las tomografías computarizadas (TC) se asocian con resistencia a las terapias dirigidas.

Objetivo del estudio:

• Evaluar la utilidad de combinar el análisis de textura por TC con datos clínicos para predecir la eficacia de la terapia dirigida adyuvante en pacientes posquirúrgicos con CPNM con mutación del gen EGFR.
• Desarrollar y validar modelos predictivos de respuesta al tratamiento en esta cohorte de pacientes.

Principales métodos:

• Recopilación retrospectiva de datos clínicos de pacientes con CPNM con mutación del gen EGFR tratados con ITK del EGFR de primera generación después de la cirugía.
• Extracción y análisis de características de textura tumoral de imágenes de TC utilizando 3D Slicer y el algoritmo LASSO para la reducción de dimensionalidad.
• Desarrollo de modelos clínicos, de textura radiómica y combinados utilizando regresión logística y el software R.
• Evaluación del rendimiento del modelo utilizando el Área Bajo la Curva (AUC), curvas de calibración y Análisis de Curva de Decisión (ACD).

Principales resultados:

• Se identificó una única característica de textura significativa y el tabaquismo como factor pronóstico independiente.
• El modelo combinado logró un AUC superior de 0.90 para predecir un mal pronóstico, superando a los modelos clínicos (0.756) y de textura (0.771) individuales.
• El Análisis de Curva de Decisión confirmó la mejora de la utilidad clínica del modelo combinado.

Conclusiones:

• El análisis de textura por TC muestra ser prometedor en la predicción de la eficacia de la terapia dirigida adyuvante posoperatoria para el CPNM con mutación del gen EGFR.
• El modelo combinado desarrollado proporciona una herramienta fiable para la planificación personalizada del tratamiento y la predicción de la respuesta a la terapia.