IA para la definición del riesgo de cáncer de pulmón en programas de detección de tomografía computarizada

El cáncer de pulmón constituye el 28% de todas las muertes por cáncer en Europa, con un 70% de los pacientes diagnosticados en estadios avanzados y una tasa de supervivencia a cinco años de apenas el 21%. A pesar del vínculo causal del tabaquismo con casi el 90% de los casos, las tasas mundiales de tabaquismo persisten, lo que plantea un desafío de salud pública a largo plazo. Nuestro objetivo es perfeccionar la evaluación del riesgo de cáncer de pulmón utilizando biomarcadores sanguíneos, en particular microARN circulantes (miARN) y proteína C reactiva. Las pruebas de detección bienales de LDCT y los análisis de sangre que predicen el riesgo de cáncer de pulmón han demostrado eficacia, como se ha visto en nuestro trabajo pionero dentro del ensayo BioMILD desde 2013.

El ensayo BioMILD, que abarca a 4119 voluntarios, combina biomarcadores de LDCT y microARN, lo que demuestra viabilidad y seguridad durante 4 años. Nuestro esfuerzo actual tiene como objetivo desarrollar un modelo predictivo para nódulos pulmonares de alto riesgo detectados por LDCT, incorporando biomarcadores sanguíneos, funcionales y radiómicos. Aprovechando el biorrepositorio, la base de datos de imágenes y 20 xenoinjertos derivados de pacientes (PDX) del ensayo BioMILD, utilizamos herramientas avanzadas de inteligencia artificial (IA) para un análisis integral. Este enfoque, que involucra a 400 sujetos con nódulos pulmonares LDCT sólidos y subsólidos, incluidos 100 pacientes con cáncer identificados al inicio, es crucial.

Al combinar biomarcadores sanguíneos, parámetros radiológicos, características clínicas y herramientas de inteligencia artificial, nuestro objetivo es crear un modelo sólido. Este modelo se validará utilizando un conjunto independiente de 100 sujetos (25 con y 75 sin cáncer de pulmón) del ensayo de detección SMILE en curso. Si tiene éxito, nuestra visión es implementar prospectivamente este panel en contextos clínicos donde resulte beneficioso. Nuestra misión es reducir la mortalidad por cáncer de pulmón, optimizando las intervenciones de detección con herramientas novedosas y no invasivas para todas las personas de alto riesgo y al mismo tiempo minimizando los costos y los daños relacionados con la exposición a la radiación.

Objetivo 1 Evaluación de un clasificador de firma inmunitaria (ISC) en muestras de células mononucleares de sangre periférica (PBMC) recolectadas de nódulos pulmonares LDCT sólidos y subsólidos detectados e integración de ISC con biomarcadores existentes, como la prueba MSC y la proteína c reactiva (PCR).

Objetivo 2 Evaluación de características radiológicas y otros marcadores de LDCT relacionados con trastornos respiratorios y cardiovasculares.

Objetivo 3 Desarrollo de un clasificador de riesgos que utilice herramientas de inteligencia artificial basadas en una combinación de biomarcadores sanguíneos, imágenes y datos clínicos para mejorar la sensibilidad de detección de LDCT y el valor predictivo positivo.