Un modelo predictivo permite estimar con mayor precisión el tamaño real del tumor y anticipar el éxito del tratamiento.
Un equipo de investigadores de la Universidad de California en Los Ángeles (UCLA) demostró que el uso de artificial intelligence (AI) para estimar el volumen real del tumor prostático puede mejorar de manera significativa los resultados de la terapia focal, un tratamiento menos invasivo para hombres con cáncer de próstata localizado. El estudio, publicado en la revista BJUI Compass, analizó datos de más de 200 pacientes tratados con crioterapia parcial de la glándula prostática.
The terapia focal busca destruir únicamente la parte de la próstata afectada por el tumor, preservando el resto del órgano y reduciendo efectos secundarios como la incontinencia urinaria o la disfunción eréctil. Sin embargo, uno de los principales retos de este enfoque es definir con precisión el tamaño y la extensión real del tumor, ya que la resonancia magnética suele subestimar el volumen tumoral.
Para enfrentar este problema, el equipo utilizó un software de AI llamado Unfold AI, aprobado por la Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA, en inlgés) en 2022, que integra información de resonancias magnéticas, niveles de antígeno prostático específico (PSA, en inglés) y biopsias dirigidas para generar un mapa tridimensional del cáncer dentro de la próstata. A partir de este modelo, los investigadores estimaron el volumen tumoral de cada paciente y evaluaron su relación con el éxito del tratamiento.
El estudio incluyó a 204 hombres con cáncer de próstata de riesgo intermedio o alto que fueron tratados entre 2017 y 2022. El éxito terapéutico se definió como la ausencia de cáncer clínicamente significativo en biopsias realizadas seis y 18 meses después del procedimiento. Los resultados mostraron que el volumen tumoral estimado por AI fue un mejor predictor del éxito del tratamiento que variables tradicionalmente utilizadas, como el grado del tumor o la densidad del PSA.
“Esto es importante porque el volumen del tumor es un factor determinante para el éxito o el fracaso del tratamiento. El uso de la AI para predecir el volumen y la forma del tumor ofrece una imagen más clara y podría ayudar a seleccionar mejores candidatos para la crioterapia focal”, explicó el Dr. Leonard Marks, profesor y titular de la cátedra de Urología n UCLA y autor principal del estudio. Por su parte, el Dr. Wayne Brisbane, uno de los autores, explicó que el uso de AI en el tratamiento contra el cáncer puede guiar a un cuidado con mayor personalización para los pacientes y además con mayor efectividad.
De acuerdo con los autores, los pacientes con tumores pequeños tuvieron tasas de éxito mucho mayores tras la crioterapia focal. En particular, un volumen tumoral igual o menor a 1.5 centímetros cúbicos se asoció con una probabilidad significativamente más alta de erradicar el cáncer detectado en los seguimientos. En contraste, los tumores de mayor volumen presentaron un riesgo elevado de persistencia o recurrencia de la enfermedad.
El análisis multivariado confirmó que el volumen tumoral calculado mediante AI fue el factor más estrechamente relacionado con el éxito del tratamiento tanto a corto como a mediano plazo. “La tasa de éxito del tratamiento se relaciona de manera inversa con el volumen del tumor”, señalan los investigadores, quienes destacan que esta variable superó al grado histológico como criterio para seleccionar candidatos a terapia focal.
“Estos hallazgos sugieren que la AI podría mejorar significativamente la detección preoperatoria de la invasión de las vesículas seminales, lo que permitiría una estadificación y una planificación del tratamiento más precisas para el cáncer de próstata”, afirmó el Dr. Brisbane.
Los autores concluyen que incorporar herramientas de AI para estimar el volumen tumoral podría ayudar a evitar tratamientos ineficaces y a mejorar la selección de pacientes para terapias menos invasivas. “Los resultados ponen de relieve el potencial de la AI para complementar la resonancia magnética y proporcionar una orientación más fiable para las estrategias quirúrgicas y de radioterapia”, afirmó el Dr. Brisbane. Los autores también reconocen que se requieren estudios multicéntricos adicionales, pero consideran que esta tecnología representa un avance importante hacia una medicina más precisa y personalizada en el tratamiento del cáncer de próstata.
