óLa investigación emergente sugiere que un modelo de radiomica basado en tomografía computarizada (TC) puede predecir la expresión de FOXM1 y tiene valor pronóstico independiente para el carcinoma de células claras de riñón (ccRCC).
¿Por qué la radiómica?
La radiómica basada en TC podría ofrecer un beneficio pronóstico al predecir niveles elevados de la proteína Forkhead box M1 (FOXM1), un factor clave relacionado con la proliferación del carcinoma de células renales (RCC).
Sobre la investigación
En un estudio retrospectivo publicado recientemente en Academic Radiology, los investigadores analizaron datos de 528 pacientes con ccRCC para explorar el impacto pronóstico de la expresión de FOXM1.
En un análisis posterior de 184 pacientes de la cohorte con exámenes de TC preoperatorios, los autores del estudio desarrollaron un modelo de radiomica (puntuación Rad) para la expresión de FOXM1 en una cohorte de entrenamiento de 129 pacientes.
Posteriormente, compararon la puntuación Rad, la estadificación TNM, un modelo clínico y un modelo combinado que incorporaba la puntuación Rad para la predicción del pronóstico del ccRCC en una cohorte de validación de 55 pacientes.
FOXM1 y características clinicopatológicas
Al evaluar las características clinicopatológicas entre los grupos con alta y baja expresión de FOXM1, los investigadores encontraron lo siguiente:
- El 35,4% de los pacientes con un nivel alto de FOXM1 tenían ccRCC de grado G4 en comparación con el 10,5% de los que tenían niveles bajos de FOXM1.
- El 25,3% de los pacientes con niveles altos de FOXM1 tenían estadio TNM I en comparación con el 54,4% de los que tenían niveles bajos de FOXM1.
- Por el contrario, el 34,18% de la cohorte con niveles altos de FOXM1 tenían estadio TNM IV en comparación con el 13,08% de los pacientes con niveles bajos de FOXM1.
“Se encontró que los pacientes con alta expresión de FOXM1 tienen un estadio TNM y un grado patológico significativamente más altos, mientras que no hubo diferencias significativas en sexo y edad”, escribieron el autor principal del estudio, Jingwei Zhao, y sus colegas.
La promesa de la radiómica
Los investigadores destacaron que el modelo radiómico de puntuación Rad incorpora:
- Una característica de forma, que permite evaluar una posible relación entre el aumento de la esfericidad y la expresión de FOXM1.
- Una característica de textura, que puede proporcionar información sobre la proporción de necrosis dentro del tumor.
El modelo de radiómica tuvo un área bajo la curva característica de funcionamiento del receptor (ROC) del 71,3% en la cohorte de entrenamiento y del 71,1% en la cohorte de validación, según el estudio.
En la cohorte de validación, los investigadores también encontraron que un modelo combinado que incorporaba el modelo radiomico Rad-score tenía el índice C más alto (74,5%) para predecir el pronóstico del ccRCC en comparación con el modelo Rad-score solo (67%), la estadificación TNM sola (71,2%) y un modelo clínico (73,6%).
“La predicción exitosa de la expresión de FOXM1 en pacientes con ccRCC basada en radiomica ha llevado al establecimiento de un nomograma basado en radiomica”, agregaron Zhao y sus colegas.
“Esta herramienta ayuda a los médicos a formular estrategias de tratamiento, ofreciendo un medio no invasivo para evaluar el curso probable y la agresividad de la enfermedad”.
Resultados clave:
- Asociación entre FOXM1 y características clinicopatológicas: Los investigadores encontraron que los pacientes con alta expresión de FOXM1 tenían un estadio TNM y un grado patológico significativamente más altos, lo que sugiere que FOXM1 podría servir como un biomarcador de características agresivas del tumor.
- Desarrollo de un modelo radiomico: Se desarrolló un modelo de radiomica (puntuación Rad) para predecir la expresión de FOXM1 a partir de imágenes de TC preoperatorias. El modelo incorporó características de forma y textura que pueden proporcionar información sobre la morfología del tumor y la necrosis.
- Potencial pronóstico de la radiomica: El modelo radiomico demostró un buen rendimiento en la predicción de la expresión de FOXM1 y el pronóstico del ccRCC, superando a la estadificación TNM y a los modelos clínicos tradicionales.
Nota del autor:
La radiómica es un campo en rápido desarrollo que tiene el potencial de revolucionar la forma en que diagnosticamos y tratamos el cáncer.
Al extraer información cuantitativa de las imágenes médicas, la radiomica puede proporcionar información valiosa sobre las características biológicas del tumor que no se pueden obtener con métodos tradicionales.
Sin embargo, es importante destacar que la radiomica aún se encuentra en sus primeras etapas de desarrollo y se necesitan más investigaciones para validar su utilidad en la práctica clínica.
Además, la implementación de la radiomica en la rutina clínica requerirá la estandarización de los métodos y el desarrollo de herramientas de software fáciles de usar.
A pesar de estos desafíos, la radiomica tiene un gran potencial para mejorar la precisión del diagnóstico, la estratificación del riesgo y la selección del tratamiento para pacientes con cáncer.
Para conocer más de la investigación, recomendamos visitar Academic Radiology.
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