Predicción por TEP de la respuesta al tratamiento para cáncer de tiroides

Con base en su efecto activador de la RET mutada y de otras quinasas en numerosas vías metabólicas intracelulares, establecimos la hipótesis de que las imágenes de TEP podrían aportar para una evaluación temprana de la respuesta al vandetanib", dijo Martin A. Walter, MD, del departamento de farmacología molecular y médica de la Universidad de California, Los Ángeles (UCLA) y de la Facultad de Medicina David Geffen (Los Ángeles, CA, EUA) y autor principal del estudio.

Se hicieron tres estudios sobre la utilidad de las imágenes metabólicas para establecer la respuesta al vandetanib. Primero, se emplearon células de cáncer medular de tiroides para crear un modelo in vitro. Luego del cultivo, las células fueron tratadas con vandetanib y se revisaron exitosamente los cambios en el perfil metabólico de las células mediante el análisis de transcripción y estudios de captación del radiotrazador.

Con células iguales sin tratar, los investigadores crearon luego un modelo in vivo inyectando las células tumorales a ratones que luego trataron con vandetanib. Se efectuó TEP a los animales y se encontró que luego de tres días se reproducían los hallazgos in vitro de la actividad metabólica. Finalmente, se trató con vandetanib un paciente de 43 años diagnosticado, mediante biopsia, con cáncer metastásico medular de tiroides. Las TEP obtenidas 12 y 24 semanas luego del tratamiento permitieron detectar la respuesta metabólica al vandetanib.

"A medida que aumentan las opciones disponibles para tratamiento, es necesaria una cuidadosa selección de los pacientes para asegurar que la terapia se administra a quienes más probablemente se beneficiarán", concluyó el Dr. Walter. "La identificación de marcadores de la eficacia del tratamiento es un factor clave para el éxito de estas novedosas aproximaciones. Además, hallar la relación de datos metabólicos in vivo de TEP con datos de la huella de transcripción mediante análisis de grupo es un concepto innovador de gran potencial en el campo de las imágenes moleculares".

Enlace relacionado:

UCLA David Geffen School of Medicine