În lupta împotriva cancerului de prostată metastatic rezistent la castrare, un nou model bazat pe învățarea automată promite să revoluționeze modul în care este administrată terapia cu radioliganzi. Modelul, care integrează caracteristici de captare imagistică, radiomics și biomarkeri, poate prezice cu exactitate câtă radiație va fi absorbită de pacienți înainte de începerea tratamentului.
„Una dintre cele mai mari provocări în terapia cu radioliganzi este variația dozelor de radiații absorbite de pacienți, chiar dacă aceștia primesc aceeași activitate de tratament prescrisă”, explică Amit Nautiyal, doctor și cercetător la Spitalul Universitar Southampton și Universitatea din Southampton din Marea Britanie.
Descoperirile echipei sugerează că informațiile disponibile înainte de tratament, cum ar fi imagistica PET/CT cu 18F-PSMA și biomarkerii clinici de rutină, pot ajuta la previzionarea modului în care radiația va fi distribuită în tumori și organele sănătoase.
„În viitor, modelul ar putea sprijini planificarea unui tratament mai personalizat, ajutând la maximizarea livrării radiației către tumori și minimizarea expunerii inutile la radiații a țesuturilor sănătoase. Scopul final este de a îmbunătăți eficacitatea tratamentului, reducând în același timp riscul efectelor secundare”, a declarat Nautiyal pentru Inside Precision Medicine.
Deocamdată, singura metodă de a determina cantitatea de radiație absorbită de tumoră și organele învecinate, cum ar fi rinichii și glandele salivare, este utilizarea imagisticii post-tratament și a calculelor de dozimetrie, proceduri care pot fi consumatoare de timp și resurse.
Abordarea propusă de Nautiyal și echipa sa folosește informații disponibile înainte de tratament, precum scanările PET/CT și datele clinice de rutină, pentru a estima dozele absorbite probabile înainte de începerea terapiei. Ei au integrat datele de captare PET/CT cu 18F-PSMA (captarea totală a leziunilor, raporturile tumoră-organe), caracteristicile radiomics (matricea de co-ocurență a nivelurilor de gri) și informații despre biomarkeri (rata de filtrare glomerulară estimată) într-un model ierarhic mixt bazat pe învățarea automată.
Modelul, prezentat la întâlnirea anuală din 2026 a Societății de Medicină Nucleară și Imagistică Moleculară, a inclus date de la nouă pacienți cu cancer de prostată metastatic rezistent la castrare referiți pentru terapie cu ¹⁷⁷Lu-PSMA, cuprinzând 57 de tumori, 36 de glande salivare și 18 rinichi.
La sfârșitul primului ciclu de terapie, dozimetria ¹⁷⁷Lu-PSMA a indicat o doză medie absorbită de 11,0 Gy pentru tumori, 1,8 Gy pentru glandele salivare și 3,9 Gy pentru rinichi. Aceste descoperiri deschid calea către un tratament mai eficient și mai sigur, adaptat nevoilor individuale ale fiecărui pacient.
Sursa: Inside Precision Medicine
Poll: Care este beneficiul major al noului model bazat pe învățarea automată în terapia cu radioliganzi pentru cancerul de prostată metastatic rezistent la castrare?
Leave a Reply