Análisis de TC basado en IA predice daño renal en etapa temprana causado por tratamientos contra el cáncer

Sin embargo, uno de los posibles efectos secundarios de esta terapia es el deterioro de la función renal durante el tratamiento. Ahora, investigadores han desarrollado un método para predecir el daño renal en etapas tempranas causado por ciertas terapias contra el cáncer. Este daño puede detectarse observando una ligera contracción de los riñones, que ocurre meses antes de cualquier deterioro medible de la función renal. El equipo identificó esta tendencia mediante el análisis de tomografías computarizadas con un algoritmo basado en inteligencia artificial (IA). También observaron cambios similares en el bazo. Estos hallazgos podrían permitir ajustes tempranos en el tratamiento para prevenir un daño orgánico mayor.

En su última investigación, un equipo de la Universidad Técnica de Múnich (TUM, Múnich, Alemania) estudió datos de 121 pacientes sometidos a tratamiento para el cáncer de próstata con lutecio-177 PSMA. En un estudio anterior, habían descubierto que los pacientes que experimentaban un deterioro en la función renal tras esta terapia mostraban cambios estructurales en los riñones. Dado que la obtención rutinaria de muestras de tejido no es práctica, el equipo buscó determinar si estos cambios podían detectarse mediante métodos menos invasivos. El enfoque elegido pretendía evitar cualquier carga adicional para los pacientes, ya que las tomografías computarizadas y los análisis de sangre forman parte estándar del seguimiento del tratamiento oncológico. Los investigadores analizaron diversos indicadores obtenidos de estos datos rutinarios con el objetivo de identificar señales tempranas de daño renal.

Aunque factores como la longitud del riñón o la edad del paciente no proporcionaron predicciones fiables, los cambios en el volumen renal resultaron ser una señal contundente. En concreto, cuando el volumen renal disminuyó un 10 % o más durante los primeros seis meses de tratamiento, existía una alta probabilidad de que la función renal se deteriorara significativamente en los seis meses siguientes. Estos cambios en el volumen renal son sutiles y pueden pasarse por alto fácilmente durante las evaluaciones rutinarias de imágenes, en las que los médicos suelen centrarse en el seguimiento de tumores y otros hallazgos críticos. Sin embargo, con algoritmos de análisis de imágenes adecuadamente entrenados, incluso estos cambios menores pueden detectarse con fiabilidad.

“Si se hace evidente que un paciente tiene un mayor riesgo de insuficiencia renal después de seis meses de tratamiento, tanto el número de ciclos de terapia como la dosis se pueden ajustar individualmente”, explicó la autora principal, la Dra. Lisa Steinhelfer.

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Universidad Técnica de Múnich