La posibilidad de predecir la respuesta al tratamiento del cáncer de próstata antes de administrarlo es el objetivo de PRELUDE-PSMA, el proyecto ganador del I Premio Nacional de Investigación en Teragnosis, impulsado por la Cátedra UB-Cetir/QUAES de Diagnóstico y Terapia Metabólica. La investigación, desarrollada desde el Hospital Universitario 12 de Octubre de Madrid en colaboración con la Universidad Politécnica de Madrid, busca identificar qué pacientes tienen mayores probabilidades de beneficiarse de una determinada terapia mediante el análisis avanzado de imágenes médicas.

El proyecto está liderado por Adolfo Gómez-Grande, especialista en Medicina Nuclear del Hospital Universitario 12 de Octubre, y combina los conocimientos de profesionales de medicina nuclear, radiofísica e ingeniería biomédica. Su objetivo es desarrollar modelos predictivos a partir de las imágenes obtenidas antes de iniciar el tratamiento, con el fin de avanzar hacia una atención oncológica más personalizada.

La investigación se centra en pacientes con cáncer de próstata avanzado tratados con 177-Lutecio-PSMA, un radiofármaco que dirige radiación de forma selectiva hacia las células tumorales. Dado que la respuesta a esta terapia varía entre pacientes, los investigadores analizarán si las imágenes PET-PSMA realizadas previamente contienen información suficiente para estimar la cantidad de radiación que absorberá cada lesión y relacionarla con la respuesta posterior al tratamiento.

Para ello, recurrirán a técnicas de radiómica y herramientas de inteligencia artificial (IA). La radiómica permite extraer de las imágenes médicas información cuantitativa que resulta difícil de identificar mediante su observación convencional.

Imágenes médicas para personalizar el tratamiento oncológico

En la actualidad, determinar cuánta radiación han absorbido las lesiones tumorales requiere realizar exploraciones adicionales después de cada ciclo de tratamiento. PRELUDE-PSMA pretende comprobar si es posible anticipar esta información utilizando las imágenes diagnósticas que ya se obtienen habitualmente antes de iniciar la terapia. Si los modelos desarrollados demuestran ser fiables, podrían contribuir a seleccionar a los pacientes con mayores probabilidades de responder al tratamiento y facilitar decisiones clínicas adaptadas a sus características.

"Nuestro objetivo es aprovechar toda la información que contienen las imágenes diagnósticas para intentar anticipar cómo responderá cada paciente al tratamiento. Si conseguimos desarrollar modelos predictivos fiables, podremos avanzar hacia una medicina más personalizada y ayudar a los especialistas a tomar decisiones terapéuticas mejor fundamentadas", explica Gómez-Grande, investigador principal de PRELUDE-PSMA.

El estudio tendrá una duración prevista de 18 meses y analizará retrospectivamente datos e imágenes de entre 30 y 40 pacientes, así como varios cientos de lesiones tumorales. En su desarrollo participarán especialistas del Hospital Universitario 12 de Octubre y de la Universidad Politécnica de Madrid. Los resultados deberán validarse antes de considerar su posible aplicación en la práctica clínica.

Esta línea de investigación se integra en el campo de la teragnosis, una disciplina de la medicina nuclear que combina el diagnóstico y el tratamiento del cáncer mediante radiofármacos. Su aplicación permite localizar inicialmente las células tumorales mediante pruebas de imagen y, posteriormente, administrar un radiofármaco dirigido selectivamente hacia esas mismas células para irradiarlas de forma localizada, procurando reducir la afectación de los tejidos sanos circundantes.

La combinación de ambas técnicas ofrece nuevas posibilidades para abordar determinados tipos de cáncer con una mayor precisión y adaptar los tratamientos a las características de cada paciente.

"Uno de los grandes retos de la medicina nuclear es conseguir que cada paciente reciba el tratamiento más adecuado para su enfermedad. Poder conocer de antemano cómo puede responder a una terapia supondría un avance muy importante, porque nos permitiría tomar decisiones con mayor precisión, evitar tratamientos que quizá no aporten el beneficio esperado y reducir los efectos secundarios. Investigaciones como esta nos acercan a una medicina cada vez más personalizada, en la que no solo importa tratar el cáncer, sino hacerlo de la mejor manera posible para cada persona", destaca Eduard Riera, subdirector de la Cátedra UB-Cetir/QUAES.

Trece proyectos optan al primer premio de teragnosis

La primera edición del Premio Nacional de Investigación en Teragnosis ha recibido 13 candidaturas, que abarcan distintas líneas de trabajo relacionadas con esta disciplina. Entre ellas figuran la predicción de la respuesta terapéutica, la dosimetría -el cálculo de la radiación absorbida por los tejidos-, el desarrollo de nuevas herramientas tecnológicas y la mejora de la atención y la calidad de vida de los pacientes.

"Recibir 13 candidaturas en la primera edición de un premio dedicado específicamente a la teragnosis pone de manifiesto el interés que está despertando esta disciplina y la diversidad de líneas de investigación que se están desarrollando y la calidad científica de los investigadores a nivel nacional. Desde la Cátedra queremos impulsar proyectos que combinen rigor científico, colaboración multidisciplinar y potencial de aplicación clínica, siempre con el paciente en el centro", señala David Fuster, director de la Cátedra UB-Cetir/QUAES. Para seleccionar el proyecto ganador, el comité científico ha valorado aspectos como la calidad metodológica de las propuestas, su relevancia clínica, viabilidad, colaboración multidisciplinar y adecuación a los objetivos del galardón.

El premio, dotado con 5.000 euros, se ha entregado durante una jornada científica celebrada el 29 de octubre en el Centro Esther Koplowitz (CEK) del IDIBAPS-Hospital Clínic de Barcelona. El encuentro ha reunido a especialistas en medicina nuclear y otros profesionales, además de acoger la presentación de los 13 proyectos candidatos. La jornada ha contado con el patrocinio de GE HealthCare, Siemens Healthcare SL y Novartis, como patrocinadores de plata, y de Curium Pharma, APR Salud y Oncobeta, como patrocinadores de bronce. Su colaboración ha contribuido a la celebración de esta primera edición del premio.