PSMA-PET: Biomarcadores radiômicos profundos de progressão e predição de resposta no câncer de próstata

O câncer de próstata (CaP) é a neoplasia maligna não cutânea mais comum e a terceira principal causa de morte por câncer em homens norte-americanos. O estado metastático mapeado com precisão é um pré-requisito necessário para orientar o tratamento na prática e em ensaios clínicos. Os biomarcadores de imagem (BMs) podem fornecer informações sobre o volume e distribuição da doença, prognóstico, mudanças no comportamento biológico, mudanças induzidas pela terapia (tanto responsivas quanto não respondedoras), duração da resposta, surgimento de resistência ao tratamento e a reação do hospedeiro às terapias .

De particular relevância para o câncer de próstata metastático é o surgimento de uma técnica de imagem promissora envolvendo novos traçadores de tomografia por emissão de pósitrons (PET) do antígeno de membrana específico da próstata (PSMA). Essa abordagem demonstrou maior sensibilidade na detecção de metástases, antes e durante a terapia, do que o padrão de tratamento de imagem atual (TC e cintilografia óssea) e não está amplamente disponível clinicamente fora do campo de pesquisa na América do Norte.

A tomografia por emissão de pósitrons/tomografia computadorizada (PET/CT) é um procedimento de diagnóstico por imagem em medicina nuclear baseado na medição da emissão de pósitrons de moléculas traçadoras radiomarcadas in vivo. PSMA é uma metaloenzima de membrana homodimérica tipo II que funciona como uma glutamato carboxipeptidase/folato hidrolase e é superexpressa em PCa. O PSMA é expresso na grande maioria dos espécimes de tecido de PCa e seu grau de expressão se correlaciona com uma série de métricas importantes da agressividade do tumor de PCa, incluindo pontuação de Gleason, propensão a metástase e desenvolvimento de resistência à castração.

[18F]DCFPyL é uma sonda PET à base de ureia direcionada a PSMA de segunda geração promissora. Estudos que empregam imagens PSMA PET/CT de segunda geração em homens com progressão bioquímica após a terapia definitiva sugerem a detecção de metástases em mais de 60% dos homens examinados.

O aprendizado profundo é definido como uma variante de redes neurais artificiais, usando várias camadas de 'neurônios'. O aprendizado profundo foi investigado em imagens médicas em inúmeras aplicações em sistemas de órgãos. Em oncologia, redes neurais artificiais básicas para apoiar a tomada de decisões foram previamente desenvolvidas retrospectivamente em câncer de mama e câncer de próstata, mas não foram validadas ou integradas prospectivamente. Novos métodos baseados em dados são necessários para prever os resultados o mais cedo possível, a fim de orientar a duração e a agressividade de uma terapia específica. Eles também são necessários para a seleção ideal do paciente com base na resposta do paciente a uma determinada terapia.

Aqui, os pesquisadores levantam a hipótese de que a combinação de uma técnica de imagem de câncer de próstata de alto desempenho combinada com o aprendizado de máquina tem alto potencial. O principal objetivo deste estudo é adquirir dados de PSMA-PET em pacientes com câncer de próstata que recebem tratamento e acompanhamento, a fim de permitir a descoberta de biomarcadores preditivos de imagem por meio de técnicas de aprendizado profundo.