Herramienta suministra biomarcador para indicar respuesta del tumor cerebral a la radioterapia

Este simposio es patrocinado por la Sociedad Americana de Radio Oncología (ASTRO) y la Sociedad Norteamericana de Radiología (RSNA).

El estudio incluyó 20 pacientes que tenían metástasis cerebrales y que fueron tratados con radioterapia total del cerebro. Las 45 lesiones entre los pacientes fueron además clasificadas como 16 respondedoras, 18 estables, y 11 progresivas. Las mediciones de difusión fueron tomadas antes del tratamiento de radiación, dos semanas después de empezar el tratamiento y un mes después de completar el tratamiento. Para cada paciente, se usó un histograma de coeficiente de difusión aparente (CDA) del tejido normal para dividir el histograma ADC del tumor en tres regiones: difusión baja (celularidad alta), normal, y alta (edema y necrosis). Analizando el comportamiento complejo en ADC de las metástasis cerebrales de la terapia pre-radiación a las dos semanas después de iniciar el tratamiento, los investigadores desarrollaron un índice nuevo de difusión, el IAD, que incluía contribuciones CDA baja y alta, para la predicción de la respuesta tumoral post-tratamiento.

Se evaluaron y compararon la sensibilidad y especificidad del cambio en IAD de pre al final de la terapia, con los cambios en el volumen bruto del tumor desde el pre-tratamiento hasta el final de la terapia. Los cambios fueron útiles en predecir lesiones no respondedoras post-tratamiento. La predicción temprana de la respuesta del tumor cerebral a la radioterapia es vital para proporcionar la dosis de radiación más apropiada para cada lesión.

“Si bien esta revisión incluyó un número pequeño de pacientes, los datos demuestran que la IAD puede ser un buen biomarcador para predecir la respuesta del tumor cerebral”, dijo el autor principal del estudio Reza Farjam, un candidato a PhD en ingeniería biomédica enfocada en la imagenología funcional del cáncer en la Universidad de Michigan (Ann Arbor, MI, EUA). “Se necesita un estudio adicional de este método para mejorar la predicción temprana de la respuesta del tumor a la radioterapia y para ayudarnos a proporcionarles a los pacientes con cáncer cerebral información más exacta acerca del progreso de su tratamiento”.

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University of Michigan