Radiogenómica espacial del cáncer de ovario: implementación de una línea de moldes impresos en 3D específicos de lesiones en el flujo de trabajo clínico para el muestreo múltiple de tejidos de tumores de ovario guiados por imágenes (CO-MOULD)

La heterogeneidad biológica espacial y temporal del carcinoma seroso de ovario de alto grado (HGSOC) afecta gravemente la eficacia de las terapias y es un determinante de los malos resultados.

La evaluación histológica actual se realiza en una única muestra de tumor de un único sitio de enfermedad por paciente, ignorando así la heterogeneidad molecular a nivel de todo el tumor, clave para comprender y superar la resistencia a la quimioterapia. Las imágenes pueden desempeñar un papel crucial en el desarrollo de tratamientos personalizados al capturar completamente la heterogeneidad de la enfermedad.

La radiómica cuantifica la información de la imagen capturando patrones complejos relacionados con la microestructura del tejido. Esta información se puede complementar con datos clínicos, biopsias líquidas, marcadores histológicos y genómica ("radiogenómica"), lo que podría conducir a una mejor predicción de la respuesta y el resultado del tratamiento. Sin embargo, las características cuantitativas extraídas suelen representar el tumor completo, ignorando el contexto espacial.

Por otro lado, los hábitats de imágenes derivados de la radiómica caracterizan áreas tumorales morfológicamente distintas y son más apropiados para monitorear los cambios en el microambiente tumoral durante el curso de la terapia. Para incorporar con éxito el enfoque de imágenes del hábitat a la clínica, la validación histológica y biológica es crucial. Sin embargo, la validación histológica de las imágenes no es una tarea trivial, debido a problemas como la resolución espacial inigualable, las deformaciones del tejido, la falta de puntos de referencia y el corte impreciso. Los moldes tridimensionales (3D) específicos del paciente son una herramienta innovadora para el registro conjunto preciso entre imágenes e histología. El objetivo de este estudio es optimizar e integrar un enfoque de registro conjunto de moldes 3D computacionales automatizados en el flujo de trabajo clínico en pacientes con HGSOC. Los hábitats tumorales validados basados ​​en radiómica también se utilizarán para guiar el muestreo de tejido para descifrar su biología subyacente mediante análisis genómico y explorar nuevos marcadores de predicción.