Modelos de optimización mejoran radioterapia para pacientes con cáncer

La radioterapia convencional usa un solo plan de tratamiento acumulativo que no tiene en cuenta los cambios en la geometría tumoral y la biología en el tiempo. Sin embargo, desarrollos tecnológicos recientes han hecho posible captar esas imágenes durante los tratamientos.

Trabajando con datos geométricos y biológicos obtenidos de la tecnología más avanzada usada para captar los cambios tumorales, investigadores de la Universidad de Arkansas (Fayetteville, EUA) logran la optimización en términos de aplicar la dosis máxima de energía al tumor sin someter a riesgo los tejidos sanos circundantes. Integrando los datos más recientes acerca de la geometría y la biología tumoral, los modelos de los investigadores ayudarán a optimizar el tratamiento de radiación de manera acumulativa por sesión.

“Este es uno de los primeros esfuerzos en desarrollar un método de optimización de radioterapia que usa la información biológica y mantiene las restricciones de dosis por sesión, por fracción y acumulativa”, dijo el Dr. Behlul Saka, que completó recientemente su doctorado en ingeniería industrial. “Nuestros modelos de optimización pueden ser usados para generar planes de tratamiento basados en biología tumoral antes del tratamiento, pero también puede reaccionar a los cambios en la biología tumoral durante el tratamiento”.

Más de un millón de personas, solo en los Estados Unidos, son diagnosticadas con cáncer anualmente, y más de la mitad de esos pacientes reciben radioterapia en algún momento durante el tratamiento. Este tipo de terapia destruye las células cancerosas o disminuye su rata de crecimiento aplicando rayos de alta energía a los tumores. La radioterapia tradicional incluye disparar radiación desde ángulos de rayo diferentes con un acelerador lineal que rota alrededor del paciente. La variedad de los ángulos de rayo limita la exposición a la radiación y así conserva los tejidos sanos expuestos desde ángulos particulares mientras que concentran su efecto combinado sobre el tumor. Se toman precauciones, generalmente, para asegurar distribuciones homogéneas de la radiación en todo el tumor.

La radioterapia de intensidad modulada (RTIM) maneja las limitaciones de la radioterapia convencional aplicando partes pequeñas de rayos, llamados “rayitos”, directamente a secciones específicas o puntos específicos en un tumor mientras que además conserva el tejido sano. Para aclarar, con la RTIM, la dosis de radiación se adapta más precisamente a la forma tridimensional (3D) del tumor.

La investigación del Dr. Saka se suma a las ventajas de la RTIM desarrollando planes de tratamientos optimizados en respuesta a los cambios en la geometría tumoral medida contra dosis acumulativas y por sesión. Para construir los modelos, se apoyó en datos de pacientes anónimos, archivados. El Dr. Saka probó los modelos en dos casos simulados de cáncer pulmonar. Esos casos demostraron mejoras clínicamente significativas en la respuesta tumoral en el tiempo. En un caso de prueba simulado, diferente, comparando la información de hipoxia tumoral, los modelos demostraron mejoras considerables en el control del tumor. Esas ganancias en el control del tumor y las dosis promedio fueron significativas para todo el tratamiento. Los modelos también demostraron la volatilidad del control del tumor en relación con las alteraciones emergentes en los valores de hipoxia del tumor.

“Este trabajo sugiere que un método homogéneo para las distribuciones de dosis a través del tumor puede ser mejorado en gran medida”, dijo el Dr. Saka. “Las distribuciones no homogéneas que tienen dosis variables, de acuerdo con las respuestas biológicas del tumor, aparentemente pueden ser mucho más efectivas. Por supuesto, se requerirán ensayos clínicos para confirmar esos hallazgos de simulación”.

El Dr. Saka continúa su investigación en planeación mejorada del tratamiento del cáncer como un científico de investigación de Elekta, AB (Estocolmo, Suecia), una compañía de salud que desarrolla soluciones clínicas para tratar el cáncer y las enfermedades cerebrales. Su trabajo en la Universidad de Arkansas fue terminado bajo la dirección del profesor Ron Rardin, también director del Centro de Innovación en Logística de Salud de la Universidad de Arkansas. El Prof. Rardin y sus estudiantes han estado trabajando en la optimización de la planeación de la radiación durante más de una década. “Creo que el trabajo de Behlul señala la manera a una planeación de tratamiento mucho más refinada, explotando más de la información disponible puesto que el tumor cambia a través de las 25 a 50 sesiones diarias de tratamiento”, dijo el Prof. Rardin. El Prof. Rardin también es director del Centro de Innovación en Logística de Salud de la Universidad de Arkansas.

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