PSMA-PET: biomarcatori radiomici profondi della previsione della progressione e della risposta nel cancro alla prostata

Il cancro alla prostata (PCa) è il tumore maligno non cutaneo più comune e la terza principale causa di morte per cancro negli uomini nordamericani. Lo stato metastatico accuratamente mappato è un prerequisito necessario per guidare il trattamento nella pratica e negli studi clinici. I biomarcatori di imaging (BM) possono fornire informazioni su volume e distribuzione della malattia, prognosi, cambiamenti nel comportamento biologico, cambiamenti indotti dalla terapia (sia responder che non-responder), durata della risposta, comparsa di resistenza al trattamento e reazione dell'ospite alle terapie .

Di particolare rilevanza per il cancro alla prostata metastatico è l'emergere di una promettente tecnica di imaging che coinvolge nuovi traccianti per la tomografia a emissione di positroni (PET) dell'antigene di membrana prostatico specifico (PSMA). Questo approccio ha dimostrato una maggiore sensibilità nel rilevare le metastasi, prima e durante la terapia, rispetto all'attuale standard di cura dell'imaging (TC e scintigrafia ossea) e non è ampiamente disponibile clinicamente al di fuori del regno della ricerca in Nord America.

La tomografia a emissione di positroni/tomografia computerizzata (PET/TC) è una procedura di diagnostica per immagini di medicina nucleare basata sulla misurazione dell'emissione di positroni da molecole traccianti radiomarcate in vivo. PSMA è un metalloenzima di membrana omodimerico di tipo II che funziona come glutammato carbossipeptidasi/folato idrolasi ed è sovraespresso in PCa. La PSMA è espressa nella stragrande maggioranza dei campioni di tessuto PCa e il suo grado di espressione è correlato a una serie di importanti metriche dell'aggressività del tumore PCa, tra cui il punteggio di Gleason, la propensione alla metastasi e lo sviluppo della resistenza alla castrazione.

[18F]DCFPyL è una promettente sonda PET a base di urea mirata alla PSMA di seconda generazione ad alta sensibilità. Gli studi che impiegano l'imaging PSMA PET/TC di seconda generazione negli uomini con progressione biochimica dopo la terapia definitiva suggeriscono il rilevamento di metastasi in oltre il 60% degli uomini esaminati.

Il deep learning è definito come una variante delle reti neurali artificiali, che utilizza più strati di "neuroni". L'apprendimento profondo è stato studiato nell'imaging medico in numerose applicazioni in tutti i sistemi di organi. In oncologia, le reti neurali artificiali di base per supportare il processo decisionale sono state precedentemente sviluppate retrospettivamente nel cancro al seno e nella prostata, ma non sono state convalidate o integrate in modo prospettico. Sono necessari nuovi metodi basati sui dati per prevedere i risultati il ​​prima possibile al fine di guidare la durata e l'aggressività di una particolare terapia. Sono inoltre necessari per una selezione ottimale del paziente basata sulla risposta del paziente a una data terapia.

Qui i ricercatori ipotizzano che la combinazione di una tecnica di imaging del cancro alla prostata altamente performante combinata con l'apprendimento automatico abbia un alto potenziale. L'obiettivo principale di questo studio è acquisire dati PSMA-PET in pazienti con carcinoma prostatico che ricevono trattamento e follow-up al fine di consentire la scoperta di biomarcatori di imaging predittivo attraverso tecniche di deep learning.