El análisis de imágenes histológicas predice la respuesta a la terapia en el cáncer de mama HER2+
Un modelo basado en la segmentación de preparaciones teñidas por métodos convencionales identifica patrones morfológicos que anticipan la eficacia de la quimioterapia neoadyuvante.
Científicos de diversos centros chinos han establecido que los rasgos morfológicos del microambiente tumoral identifican a las pacientes cáncer de mama HER2+ que presentarán respuesta patológica completa (RPC) tras la quimioterapia previa a la cirugía de resección. El análisis ha sido realizado mediante inteligencia artificial, sobre regiones del estroma y del tumor infiltradas por linfocitos, de las cuales han sido extraídos 46 rasgos. Integrados con variables clínicas, estos rasgos generan un modelo en el que la región estromal infiltrada por linfocitos (REIL) ofrece una fiabilidad del 87% en la predicción, valor superior al obtenido en modelos basados solamente en el estroma, el tumor, los linfocitos infiltrados en este último, o los linfocitos infiltrados totales.
Lihua Li, investigadora de la Universidad Hangzhou Dianzi y codirectora del estudio, afirma que la REIL mantuvo una notable fiabilidad, incluso después de un entrenamiento con sólo el 20% de los datos. La científica subraya el potencial clínico de este modelo señalando que hasta el 30% de las pacientes con este tipo de cáncer no consigue una RPC tras la quimioterapia neoadyuvante en combinación con agentes anti-HER2. Ana Mera, farmacéutica (SyM)
Ello impone la necesidad de desarrollar biomarcadores predictivos que estratifiquen el riesgo antes del inicio del tratamiento. A diferencia de otros tipos de cáncer de mama, el HER2+ exhibe una sustancial heterogeneidad, tanto a nivel inmunológico como estromal, ofreciendo un sustrato biológicamente relevante para el estudio del microambiente tumoral y su relación con la respuesta a la terapia, concluye la investigadora.
