Un modelo basado en IA mejora la predicción de supervivencia en pacientes con cáncer de pulmón no microcítico avanzado según estudio reciente.
El cáncer de pulmón no microcítico avanzado (NSCLC, en inglés) presenta múltiples opciones de tratamiento basadas en biomarcadores como mutaciones genéticas y expresión de PD-L1. Sin embargo, seleccionar la terapia óptima para cada paciente sigue siendo un desafío. Un reciente avance combina inteligencia artificial (IA) y características radiómicas para desarrollar un modelo que personaliza la predicción de supervivencia, optimizando así la toma de decisiones clínicas.
Los tratamientos de primera línea para NSCLC incluyen terapias dirigidas según alteraciones genéticas, como las mutaciones del receptor del factor de crecimiento epidérmico (EGFR), e inmunoterapias como los inhibidores de PD-1/PD-L1. Sin embargo, los resultados varían significativamente según características individuales, como el tipo de mutación o la respuesta inmunológica. A pesar de los avances, los métodos actuales no siempre garantizan la mejor opción terapéutica para cada caso.
Un equipo de investigadores desarrolló un modelo basado en IA utilizando el algoritmo de bosque de supervivencia aleatorio (RSF, en inglés). Según un estudio publicado en BMC Cancer, este modelo analiza características clínicas, antecedentes de tratamiento y características radiómicas del tumor extraídas de imágenes médicas. Entre los factores clave identificados por el modelo se incluyen edad, estado general del paciente, características del tumor y biomarcadores específicos.
El modelo fue validado con datos externos, mostrando una precisión significativamente superior al enfoque tradicional de análisis de riesgos proporcional de Cox. Su capacidad para identificar pacientes con menor probabilidad de supervivencia permitió personalizar tratamientos como pembrolizumab o terapias dirigidas, ofreciendo un enfoque más preciso y efectivo.
Un total de 459 pacientes con NSCLS avanzado participaron en el estudio. Como se mencionó anteriormente, el algoritmo identificó factores asociados con la supervivencia como edad, sexo, estado funcional, índice de Brinkman, comorbilidad de enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC), histología, así como características radiómicas asociadas con la textura, volumen y forma del tumor.
En este sentido, la capacidad de predecir resultados individuales representa un cambio significativo hacia la personalización del tratamiento en NSCLC. Este modelo además mejorar la precisión en la toma de decisiones clínicas, también resalta el potencial de la IA en la integración de datos complejos, desde características clínicas hasta biomarcadores.
El desarrollo de este modelo basado en IA y radiómica marca un hito en la medicina personalizada para el NSCLS y el cáncer en general. Su capacidad de predicción precisa promete mejorar los resultados clínicos y establecer nuevos estándares en la selección de tratamientos, beneficiando tanto a pacientes como a profesionales de la salud. “El algoritmo basado en IA propuesto predijo con precisión la supervivencia de cada paciente con NSCLS avanzado”, concluyeron los autores.
