Algoritmo predice recurrencia del cáncer de próstata en pacientes tratados con radioterapia

Desarrollado por especialistas de la Universidad Purdue (West Lafayette, IN, EUA), este innovador algoritmo aprovecha los datos recopilados a través del monitoreo rutinario de los pacientes. Se basa en un modelo mecanístico específico del paciente, que se informa continuamente mediante mediciones periódicas de APE, una parte estándar del seguimiento posradiación para pacientes con cáncer de próstata. La eficacia de este método se probó con datos históricos de 166 pacientes. Para cada paciente, la predicción de recurrencia del algoritmo se comparó con la ocurrencia real identificada por las prácticas clínicas tradicionales. Los hallazgos fueron prometedores e indicaron que los predictores basados en modelos podían señalar posibles recaídas, en promedio, 14,8 meses antes que los métodos convencionales. Los investigadores ahora se están centrando en perfeccionar el modelo para beneficiar a una gama más amplia de pacientes.

"Los datos del APE se utilizan junto con el modelo para obtener parámetros específicos del paciente que determinan la dinámica del APE y sirven como clasificadores de recurrencia", dijo Héctor Gómez, profesor de la Universidad Purdue. “Además de la identificación de recurrencia, nuestro modelo se puede utilizar para diseñar estrategias personalizadas de seguimiento del APE. Puede indicarles a los médicos el momento adecuado para investigar las recurrencias de tumores y maximizar la ventana de curabilidad”.

"Nuestro modelo actual se puede utilizar sólo para pacientes que no reciben ningún tratamiento adicional a la radiación", añadió Gómez. “Algunos pacientes reciben radiación y terapia hormonal simultáneamente y no pueden beneficiarse de nuestro método en este momento. Planeamos ampliar el método para que sea aplicable también a pacientes que reciben radiación y terapia hormonal simultáneamente”.

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Universidad de Purdue