Biomarcador derivado de TC predice resultados en cáncer gástrico

Las estimaciones pronósticas generalmente se basan en la estadificación centrada en el tumor, lo que puede pasar por alto el riesgo metabólico e inflamatorio a nivel individual.

Una estratificación más precisa podría ayudar a personalizar la terapia perioperatoria y el seguimiento. Recientemente, los investigadores han desarrollado un biomarcador derivado de la tomografía que busca refinar el pronóstico para pacientes con cáncer gástrico.

Investigadores de la Universidad Estatal de Campinas (UNICAMP) en São Paulo, Brasil, identificaron un nuevo marcador denominado VMD mediante el análisis de imágenes de tomografía computarizada (TC) de rutina de pacientes tratados en la institución. El estudio fue realizado por el Departamento de Radiología y Oncología de la Facultad de Ciencias Médicas en colaboración con el Instituto de Física Gleb Wataghin. El marcador está diseñado para complementar la estadificación convencional y facilitar una planificación de tratamiento más personalizada.

VMD combina los valores de radiodensidad del tejido adiposo visceral y el músculo esquelético medidos mediante TC. La radiodensidad refleja la atenuación de los rayos X y detecta los cambios tisulares relacionados con la inflamación y el metabolismo asociados al cáncer. El uso de la diferencia entre grasa y músculo ayuda a mitigar la variabilidad de calibración entre escáneres y mejora la fiabilidad de los marcadores.

El equipo aplicó inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático para evaluar grandes volúmenes de datos de imágenes, clínicos y de laboratorio. Probaron múltiples combinaciones de variables para obtener una fórmula que diferenciara de la mejor manera los perfiles de mayor y menor riesgo. Los resultados se publicaron en Clinical Nutrition ESPEN .

En un análisis retrospectivo de 461 pacientes con cáncer gástrico tratados en la UNICAMP durante casi 10 años, los valores más altos de VMD identificaron a individuos con mayor riesgo de progresión desfavorable. Estos pacientes presentaron una menor supervivencia global y libre de enfermedad, con una mediana de supervivencia de 13,8 meses en el grupo con los peores indicadores, en comparación con 58,5 meses en aquellos con valores de VMD más bajos. El marcador diferenció los resultados al integrar los patrones de radiodensidad del tejido adiposo y muscular.

Clínicamente, la VMD podría contribuir a la estratificación terapéutica, permitiendo identificar a los pacientes que podrían beneficiarse de la quimioterapia tras la cirugía y a aquellos que podrían evitar regímenes más tóxicos. Dado que aprovecha las tomografías computarizadas ya utilizadas en la práctica clínica habitual, podría ampliar la información útil sin necesidad de nuevas pruebas.

Los autores señalan que estos hallazgos requieren validación externa, idealmente en estudios prospectivos multicéntricos, y que están probando este enfoque en otros tipos de cáncer. Aún se desconoce si las intervenciones nutricionales pueden modificar este perfil corporal.

“Actualmente, el tratamiento del cáncer sigue estando muy centrado en el tumor. Nuestra propuesta consiste en considerar al paciente en su totalidad. Esta es una línea de investigación que el profesor José Barreto lleva años desarrollando. Eso fue lo que me convenció para participar. No basta con tratar la enfermedad; hay que tratar al paciente”, afirmó Jun Takahashi, catedrático del IFGW-UNICAMP y codirector del estudio.

“Creemos que la terapia nutricional puede ayudar a mejorar la condición del paciente, pero esto no se evaluó en el estudio. Aún desconocemos si es posible modificar ese perfil e influir en el pronóstico. Tenemos la pregunta, pero todavía no la respuesta. Esto requiere más investigación”, afirmó María Carolina Santos Mendes, nutricionista y codirectora del estudio.

Enlaces relacionados
UNICAMP