Diseñan en La Rioja un modelo para medir la gravedad del cáncer de pulmón a través de imágenes
El facultativo especialista de la Unidad de Medicina Nuclear, Xavier Boulvard Chollet, ha obtenido el grado de doctor ‘cum laude’ por la Universidad de La Rioja tras defender con éxito su tesis doctoral sobre la eficacia diagnóstica de la radiómica aplicada a las imágenes PET-TAC con [18F]FDG para estudiar el cáncer de pulmón.
La tesis ha sido dirigida por José Manuel García Pichel, investigador principal de la unidad de Cáncer de Pulmón y Enfermedades Respiratorias del Centro de Investigación Biomédica de La Rioja (CIBIR), y Roberto Carlos Delgado Bolton, facultativo del Servicio Cántabro de Salud.
El trabajo desarrollado por Xavier Boulvard se ha centrado en estudiar la utilidad de la radiómica, una técnica que permite extraer y analizar mediante herramientas informáticas cientos de características de una imagen médica que no pueden identificarse fácilmente mediante la evaluación visual convencional. En el caso de su tesis, Boulvard ha estudiado imágenes obtenidas mediante PET-TAC con [18F]FDG, una prueba que permite observar tanto la localización de un tumor como su actividad metabólica.
Concretamente, la investigación se ha focalizado en pacientes con cáncer de pulmón de células no pequeñas, el tipo más frecuente de esta lesión tumoral, y ha tenido dos objetivos principales: en primer lugar, comprobar si la información obtenida de las imágenes PET-TAC permite predecir el grado de diferenciación de los tumores (en qué medida las células tumorales conservan características similares a las células sanas) y, en segundo lugar, evaluar si esta técnica puede ayudar a distinguir entre adenocarcinomas y carcinomas escamosos, dos de los principales subtipos de este cáncer de pulmón.
Para realizar el estudio, Xavier Boulvard ha analizado las imágenes PET-TAC realizadas a pacientes intervenidos en el Hospital Universitario San Pedro entre 2008 y 2019. El análisis ha tenido en cuenta diferentes características de los tumores, como su actividad metabólica, la forma, el volumen y su heterogeneidad.
En el análisis del grado de diferenciación, los resultados han mostrado que los tumores con un menor grado de diferenciación presentan una mayor actividad metabólica y heterogeneidad, mientras que los tumores bien diferenciados muestran una mayor homogeneidad y una menor actividad metabólica.
Medicina de precisión
A partir de estas características, Xavier Boulvard ha desarrollado un modelo capaz de categorizar los tumores según su grado de diferenciación. El modelo utilizado para distinguir los tumores bien diferenciados de aquellos moderada o pobremente diferenciados alcanzó una exactitud del 95 %, con una sensibilidad del 76 % y una especificidad del 99 %. Para identificar los tumores pobremente diferenciados frente al resto, la exactitud alcanzó el 84 %.
Respecto al segundo objetivo (estudiar si esta misma información puede emplearse para diferenciar entre adenocarcinomas y carcinomas escamosos), los resultados fueron más limitados. Aunque se observaron diferencias en algunas características de las imágenes, el modelo desarrollado no alcanzó una capacidad suficiente para diferenciar ambos tipos de tumor con precisión.
En definitiva, la tesis de Xavier Boulvard muestra el potencial de la radiómica para hacer uso de información que ya está contenida en las imágenes PET-TAC con [18F]FDG y que no puede apreciarse mediante una evaluación visual convencional. Esta tecnología podría contribuir en el futuro a conocer mejor las características de cada tumor y a complementar la información obtenida mediante las pruebas diagnósticas habituales, dentro de una estrategia de medicina de precisión que permita adaptar cada vez más el seguimiento y el tratamiento a las características de cada paciente.