La radiómica, un campo emergente que utiliza técnicas de imagen avanzadas para extraer datos cuantitativos de imágenes médicas, puede mejorar potencialmente la toma de decisiones clínicas en su tratamiento.
El cáncer de mama sigue siendo un problema de salud global importante, siendo el cáncer más comúnmente diagnosticado entre las mujeres y una de las principales causas de mortalidad relacionada con esta afección. La complejidad de la enfermedad se ve subrayada por su heterogeneidad biológica, que complica el diagnóstico y el tratamiento.
La radiómica, un campo emergente que utiliza técnicas de imagen avanzadas para extraer datos cuantitativos de imágenes médicas, puede mejorar potencialmente la toma de decisiones clínicas en su tratamiento.¹
Retos actuales en el tratamiento del cáncer de mama.
El tratamiento del cáncer de mama enfrenta varios desafíos
Detección inadecuada: los altos costos y la falta de protocolos estandarizados obstaculizan los esfuerzos de detección a gran escala.
Monitoreo limitado: las biopsias de tejido tradicionales son insuficientes para monitorear dinámicamente los cambios tumorales durante el tratamiento.
Variabilidad de la respuesta al tratamiento: los modelos predictivos actuales para la eficacia del tratamiento no son universalmente efectivos, lo que requiere mejores indicadores.
Estos desafíos resaltan la necesidad de enfoques innovadores como la radiómica para mejorar el diagnóstico, la planificación del tratamiento y los resultados del paciente.
Función de la radiómica: implica la extracción de grandes características cuantitativas de imágenes médicas mediante técnicas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Este proceso suele seguir un flujo de trabajo estructurado:
Adquisición de imágenes: las imágenes médicas se recopilan de varias modalidades, como mamografía, ecografía, resonancia magnética y tomografía por emisión de positrones/tomografía computarizada.
Segmentación del tumor: las regiones de interés se delinean para centrarse en las áreas del tumor para la extracción de características.
Extracción de características: las características cuantitativas se derivan de imágenes segmentadas y se clasifican en características semánticas (morfológicas) y agnósticas (estadísticas).
Construcción y análisis de modelos: las características extraídas se utilizan para desarrollar modelos predictivos de resultados clínicos.
La radiómica puede cerrar la brecha entre los datos de imágenes fenotípicas y las características moleculares de los tumores, lo que podría conducir a estrategias de tratamiento más personalizadas.
Direcciones futuras: a pesar de su promesa, la adopción clínica de la radiómica todavía está en sus inicios, con pocas aplicaciones exitosas o aprobaciones regulatorias.
Las futuras investigaciones deberían centrarse en:
Estandarización: desarrollo de protocolos estandarizados para la adquisición de imágenes y extracción de características para mejorar la reproducibilidad.
Integración con datos multiómicos: la combinación de datos radiómicos con información genómica y proteómica podría proporcionar conocimientos más profundos sobre la biología tumoral.
Validación clínica: realización de ensayos clínicos sólidos para validar modelos radiómicos para su uso práctico en el tratamiento del cáncer de mama.
Si bien la radiómica presenta un enfoque transformador para el diagnóstico y el tratamiento del cáncer de mama, la superación de los desafíos existentes es esencial para su implementación exitosa en la práctica clínica.
Referencia
Qi YJ, Su GH, You C, Zhang X, y cols. Radiomics in breast cancer: Current advances and future directions. Cell Rep Med. 17 Sep 2024;5(9):101719. doi: 10.1016/j.xcrm.2024.101719. PMID: 39293402. Fuente
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