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La tecnología del AI puede ayudar a prevenir el efecto nocivo de la inmunoterapia en ciertos enfermos de cáncer del pulmón

Los investigadores en la universidad occidental de la reserva del caso, usando la inteligencia artificial (AI) de analizar exploraciones simples del tejido, dicen que han descubierto los biomarkers que podrían informar a doctores qué enfermos de cáncer del pulmón pudieron conseguir real peores de inmunoterapia.

Hasta hace poco tiempo, los investigadores y los oncólogos habían colocado a estos enfermos de cáncer del pulmón en dos categorías amplias: los que se beneficiarían de inmunoterapia, y los que no probablemente.

Pero una tercera categoría--los pacientes llamaron híper-progressors quién serían dañados real por la inmunoterapia, incluyendo una vida útil acortada después del tratamiento--ha comenzado a emerger, dijo a Pranjal Vaidya, estudiante del doctorado en la ingeniería biomédica e investigador en el centro de la universidad para la proyección de imagen de cómputo y personalizó los diagnósticos (CCIPD).

“Éste es un subconjunto importante de los pacientes que deben potencialmente evitar inmunoterapia totalmente,” dijo a Vaidya, primer autor en un papel 2020 que anuncia las conclusión en el gorrón para la inmunoterapia del cáncer. “Eventual, quisiéramos que esto fuera integrada en fijaciones clínicas, de modo que los doctores hicieron toda la información necesitar para hacer el lamamiento para cada paciente individual.”

Investigación en curso en inmunoterapia

Actualmente, el solamente cerca de 20% de todos los enfermos de cáncer se beneficiarán real de la inmunoterapia, un tratamiento que difiera de la quimioterapia en que utiliza las drogas para ayudar al sistema inmune a luchar el cáncer, mientras que las drogas de las aplicaciones de la quimioterapia para matar directamente a las células cancerosas, según el Instituto Nacional del Cáncer.

El CCIPD, llevado por Anant Madabhushi, profesor del instituto de Donnell de la ingeniería biomédica, ha sentido bien a un líder global en la detección, diagnosis y caracterización de diversos cánceres y otras enfermedades engranando proyección de imagen médica, aprendizaje de máquina y AI.

Esta nueva obra sigue la otra investigación reciente de los científicos de CCIPD que ha demostrado que el AI y el aprendizaje de máquina se pueden utilizar para predecir qué enfermos de cáncer del pulmón se beneficiarán de inmunoterapia.

En este y la investigación anterior, los científicos de la reserva del caso y de la clínica occidentales de Cleveland esencialmente enseñan a las computadores para buscar y para determinar configuraciones en las exploraciones del CT tomadas cuando el cáncer de pulmón primero se diagnostica para revelar la información que habría podido ser útil si estuvo sabida antes del tratamiento.

Y mientras que muchos enfermos de cáncer se han beneficiado de inmunoterapia, los investigadores están buscando una mejor manera de determinar quién respondería sobre todo probablemente a esos tratamientos.

Éste es el encontrar importante porque muestra que las configuraciones radiomic de exploraciones del CT de la rutina pueden discernir tres clases de reacción en los enfermos de cáncer del pulmón que experimentan el tratamiento de la inmunoterapia--respondedores, no respondedores y el híperes-progressors.”

Anant Madabhushi, estudia el autor y al profesor mayores, ingeniería biomédica, instituto de Donnell

“No hay actualmente biomarkers validados para distinguir este subconjunto de los pacientes de alto riesgo que no sólo no se benefician de inmunoterapia pero puede de hecho desarrollar la aceleración rápida de la enfermedad en el tratamiento,” dijo a Pradnya Patil, Doctor en Medicina, FACP, estado mayor del socio en el instituto del cáncer de Taussig, clínica de Cleveland, y autor del estudio.

El “análisis de características radiomic en exploraciones rutinario realizadas del tratamiento previo podría ofrecer medios no invasores de determinar a estos pacientes,” Patil dijo. “Ésta podría demostrar ser una herramienta inestimable para tratar a clínicos mientras que determina la terapia sistémica óptima para sus pacientes con el pequeño cáncer de pulmón non- avanzado de la célula.”

Información fuera del tumor

Como con la otra investigación de cáncer anterior en el CCIPD, los científicos encontraron otra vez algunas de las pistas más importantes a las cuales la inmunoterapia fuera del tumor dañarían a los pacientes.

“Notamos que las características radiomic fuera del tumor eran más proféticas que ésas dentro del tumor, y los cambios en los vasos sanguíneos que rodeaban el nódulo eran también más proféticos,” Vaidya dijo.

Esta investigación más reciente conducto con los datos cerco a partir de 109 pacientes con el no-pequeño cáncer de pulmón de la célula que era tratado con inmunoterapia, ella dijo.

Source:
Journal reference:

Vaidya, P., et al. (2020) Novel, non-invasive imaging approach to identify patients with advanced non-small cell lung cancer at risk of hyperprogressive disease with immune checkpoint blockade. Journal for ImmunoTherapy of Cancer. doi.org/10.1136/jitc-2020-001343.