El Imibic crea en Córdoba un modelo matemático para predecir la evolución del cáncer sin biopsia

Marco Antonio Calzado, catedrático de Inmunología de la Universidad de Córdoba e investigador principal del Imibic, explicó a ABC que se trata de mezclar la imagen con los datos que se tienen del análisis de los tumores. Cuando se estudia a un paciente que padece o puede padecer un cáncer se realiza muchas veces la Tomografía Axial Computerizada (TAC), que ofrece una imagen radiológica. Por otro lado, se habían analizado los tumores de una serie de pacientes, a los que se les había extraído mediante una cirugía.

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Fueron, explicó, análisis muy completos, «con todos los parámetros metabólicos», en concreto de tumores pulmonares. Para el trabajo se contó con la colaboración del profesor Eric Agoagy, director del Centro Integral de Diagnóstico por Imagen del Cáncer de Londres. Allí se realizó la mezcla entre la imagen obtenida en el TAC y los datos biológicos que el Imibic había obtenido del análisis metabólico de los tumores.

De ese cruce, el de las características obtenidas en la imagen y la del análisis, tenía que surgir y surgió un modelo matemático, que se ha hecho también en Londres. «Es un sistema que ha aprendido al mezclar datos de la imagen con datos biológicos, porque los cruza», dijo.

Así, al sumar todos los datos, se puede saber que si un determinado tumor tiene un cierto tamaño, unos colores y una simetría concreta, puede ser de cierto subtipo, «y se hace una predicción». Antes era posible hacerlo, pero tenía que ser mediante una biopsia, que es una prueba que tiene un carácter muy invasivo, y que ahora se puede evitar con el modelo computacional, que creará una predicción.

«Ayuda al médico, para que vea cómo es el cáncer y cómo se va a comportar», precisó Marco Antonio Calzado, que aseguró que el grueso del trabajo está en los análisis de los tumores, que proporcionan los datos necesarios para que una imagen parecida sirva para ver cómo evolucionará la enfermedad.

Ahora mismo su acierto es del 91 por ciento, pero se espera que crezca a medida que haya más datos. Es decir, cuando se estudie más tumores y se crucen con las imágenes de los TAC la capacidad para cruzar datos y por lo tanto también para hacer predicciones será mayor. Cuando se ha comprobado la eficacia se tendrán que sumar más centros para que este tipo de procedimientos avancen en más tipos de tumores.

Será un procedimiento que tendrá que implantarse en los equipos médicos radiológicos que hacen los TAC, de forma que el profesional vería en el aparato, dotado con su correspondiente sistema informático, la información de que la imagen se corresponde con cierto tipo y subtipo de tumor y cuál puede ser la evolución para el paciente.

Se trata de un área novedosa que se conoce como radiogenómica, y que precisa extraer de forma automática datos procedentes de las imágenes radiológicas realizadas y combinarlas con los datos moleculares. La integración es lo que produce la fórmula matemática sin necesidad de tomar muestras del paciente. El trabajo se ha publicado en la revista 'NPJ Precision Oncology', de la editorial Nature.