Radiómica, un Camino a Mejorar la Medicina de Precisión
¿Qué son los biomarcadores y la radiómica?
Los biomarcadores cuantitativos de imagen (BCI) se asocian a las características de los tejidos que se alteran con la enfermedad y su tratamiento. A pesar de la precisión que ofrecen, su adopción como criterios de valoración en los ensayos clínicos ha sido lenta debido a la relativa complejidad de los protocolos de obtención de imágenes y a la variabilidad de los resultados que se dan en diferentes condiciones. Por ejemplo, hardware, software, protocolo y variabilidad del observador.
Recientemente, se ha defendido un nuevo enfoque para obtener biomarcadores de imagen a través del concepto de radiómica. Este marco basado en datos descubre información cuantitativa en las imágenes; se encarga de extraer características más allá de lo visualmente perceptible utilizando estadísticas computacionales para predecir una asociación con un criterio de valoración clínico significativo. Las firmas radiómicas están asociadas con los resultados de procesos biológicos; y pueden utilizarse junto con parámetros clínicos, histológicos y genómicos como parte de un nomograma de características.
La radiómica se ha utilizado para detectar el cáncer, conocer sus etapas, realizar clasificaciones. Además de evaluar la respuesta a la quimioterapia, terapias de radiación, inmunoterapia y predecir o pronosticar la supervivencia.
¿Cómo hacer de la radiómica una técnica más precisa y confiable?
Expertos en imagen de la Sociedad Europea de Radiología EIBALL (European Imaging Biomarker ALLiance) y el Grupo de Imagen de la EORTC (European Organisation for Research and Treatment of Cancer) con representantes de la QIBA (Quantitative Imaging Biomarkers Alliance). Elaboraron un artículo con el propósito de examinar las diferencias en el proceso de estandarización y validación de los biomarcadores de imagen basados en datos y aquellos basados en asociaciones biológicas. También explicaron las medidas necesarias al implementarlos en los ensayos y la rutina clínica.
Fournier et al, reconocen la importancia de la normalización de la adquisición de imágenes, su análisis y la estadística computacional para validar la firma radiómica. Al mismo tiempo, mencionan que la normalización del análisis de imágenes debe tener en cuenta los programas informáticos y la subjetividad (interacción humana). Se espera que la disponibilidad de cohortes de acceso público con conjuntos de datos de imágenes facilite el consenso sobre los métodos de pre y post procesamiento, factores de suma importancia para obtener resultados verdaderos.
Los autores explican que las imágenes proporcionan una visión macroscópica promediada de la geometría y/o la función del tejido. Las características radiómicas son descriptores estadísticos que caracterizan este aspecto visual macroscópico de las imágenes y se relacionan indirectamente con las características histológicas microscópicas del tejido. La información radiómica sobre características fenotípicas visualmente imperceptibles, como la intensidad, la forma, el tamaño y la textura; distingue los tumores benignos de los malignos, lo que probablemente refleja una morfología celular diferente.
Beneficios de la radiómica
Los biomarcadores de imagen basados en datos proporcionan información más allá de la percibida por los lectores humanos. Sus beneficios pueden ser explotados si se definen vías específicas de estandarización y validación, y se abordan los obstáculos adicionales en comparación con los BCIs más tradicionales.
Fournier et al concluyeron que independientemente de la correlación biológica definitiva, una vez adoptados y desplegados adecuadamente, los biomarcadores basados en datos pueden combinarse con datos clínicos y otros biomarcadores (bioquímicos, genéticos, epigenéticos, factores de transcripción y proteínas). Este uso ampliado de la radiómica debería mejorar la caracterización de la enfermedad, la estratificación del pronóstico y la predicción de la respuesta en los ensayos clínicos, lo que, en última instancia, haría avanzar la medicina de precisión.
Fournier, L. et al. European Society Of Radiology. (2021). Incorporating radiomics into clinical trials: expert consensus endorsed by the European Society of Radiology on considerations for data-driven compared to biologically driven quantitative biomarkers. European Radiology, 31(8), 6001–6012. https://doi.org/10.1007/s00330-020-07598-8
