Artículo original: Chen X, Fang M, Dong D, Liu L, Xu X, Wei Z, et al. Development and Validation of a MRI Based Radiomics Prognostic Classifier in Patients with Primary Glioblastoma Multiforme. Acad Radiol. 2019; 26 (10): 1292-1300.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.acra.2018.12.016
Sociedad: The Association of University Radiologists (@AUR)
Palabras clave: glioblastoma multiforme, survival analyses, magnetic resonance imaging, radiomics.
Abreviaturas y acrónimos utilizados: RM (resonancia magnética), GBM (glioblastoma multiforme).
Línea editorial del número: Academic Radiology es un revista mensual que publica informes originales de investigaciones clínicas en diagnóstico por imagen y técnicas relacionadas. En el presente número encontramos varios artículos con los temas más novedosos y candentes en el mundo radiológico, tales como la radiómica (el que nos ocupa) o la optimización de las técnicas que utilizan radiaciones ionizantes para disminuir la dosis recibida por los pacientes; así, disponemos de varias investigaciones originales que utilizan tomografía computarizada de baja radiación por ejemplo para el screening de cáncer de pulmón o el estudio del abdomen superior.
Motivos para la selección: La radiómica se han convertido en los últimos años en una realidad que ha venido para quedarse en el mundo de la radiología, y por lo tanto nos debemos ir adaptando de forma progresiva. En un momento en el que el futuro de la radiología tal y como la conocemos se tambalea según muchas corrientes, debemos mantener la mente abierta y estar al día de la vanguardia, no considerando estos avances como una amenaza a nuestro puesto de trabajo, sino como una herramienta que nos permitirá ser más eficientes y mejores.
Resumen:
El Glioblastoma Multiforme Primario (GBM) es el tumor más frecuente del sistema nervioso central en la población adulta, y también el de mayor mortalidad. A pesar de realizar un tratamiento quirúrgico radical junto con terapia adyuvante con quimio y radioterapia, el pronóstico de los pacientes es muy desfavorable, con una mediana de supervivencia de entre 1 y 21 meses. Sin embargo, la supervivencia global de los pacientes se mueve en un rango de entre 3 meses y 12 años. Por lo tanto, la identificación de factores pronósticos y la adecuada clasificación en función a los mismos se convierte en algo fundamental.
Gracias a los avances en genómica y proteómica ya han sido descritos varios perfiles clínicos en función de marcadores de expresión génica y epigenética con valor pronóstico. Actualmente son precisas las medidas invasivas con realización de biopsia para la obtención de muestras de tejido y un análisis directo de los mismos.
La resonancia magnética (RM) juega un papel fundamental en el diagnóstico y seguimiento de los tumores del sistema nervioso central. Existen algunos modelos hasta el momento para predecir el pronóstico de estos pacientes, basado en las características morfológicas del tumor, tales como morfología, tamaño, afectación de las regiones elocuentes, el grado de necrosis, captación de contraste… pero en cualquier caso, la interpretación de los mismos depende en gran medida de la experiencia del radiólogo. La radiómica por el contrario, utiliza todo el potencial de la imagen, permitiendo obtener un gran número de datos cuantitativos, que se dividen en diferentes categorías, como son intensidad tumoral, forma y textura. Un análisis profundo de los fenotipos de imagen, puede permitir obtener información pronóstica con alto valor clínico de forma no invasiva.
El objetivo de este estudio era desarrollar y validar una clasificación con valor pronóstico en pacientes con GBM basada en los datos radiómicos obtenidos por RM. Para ello se obtuvieron los datos clínicos y las imágenes de 127 pacientes a través de las bases de datos de cuatro hospitales de Norte América. Se dividieron de forma semi-aleatoria en dos grupos, uno con 85 pacientes para “entrenamiento” y otro con los 42 restantes, que fueron estratificados según supervivencia.
Con respecto a las imágenes de RM, las secuencias elegidas fueron las T1 post-contraste prequirúrgicas. Fueron normalizadas para disminuir la discrepancia. La segmentación se llevó a cabo de forma manual por dos neuroradiólogos expertos, seleccionado las áreas de mayor intensidad del tumor en un solo corte. Un total de 3824 datos radiómicos fueron calculados con MATLAB e importados al ordenador para la extracción de los mismos. Se clasificaron en cuatro categorías: intensidad del tumor, forma, textura y heterogenicidad. Se midió posteriormente la concordancia entre los dos radiólogos mediante la estadificación del tumor según la clasificación Vasari para los gliomas humanos. Se realizó un análisis estadístico complejo de los datos clínicos y las múltiples variables radiómicas.
Para desarrollar y validar el modelo pronóstico, se seleccionaron los 40 datos radiómicos que demostraron mayor potencia estadística; los pacientes fueron divididos según éstos en dos grupos, uno de “bajo riesgo” y otro de “alto riesgo”. Análisis estadísticos fueron empleados para valorar la correlación del grupo pronóstico y la supervivencia. Posteriormente fueron validados con el grupo de pacientes para “entrenamiento”.
Con respecto a los resultados, la principal aportación del estudio fue demostrar correlación estadísticamente significativa entre la clasificación pronóstica elaborada mediante radiómica y la mediana de supervivencia de los pacientes con GBM. De los 40 datos radiómicos seleccionados mediante el programa estadístico para establecer dicha clasificación, todos ellos pertenecían al grupo de textura, lo que demuestra que la heterogenicidad local intrínseca a los GBM tiene importante valor pronóstico. Es más, se postula que dicha heterogenicidad pueda discriminar la biología molecular de dichos tumores, más comúnmente asociados con la supervivencia global.
La relevancia clínica del artículo radica fundamentalmente en el avance hacia el diagnóstico no invasivo de los pacientes, que permita hacer una diagnóstico cuantitativo y completo gracias a la RM. Las principales limitaciones del estudio radican en el carácter retrospectivo del análisis y en el hecho de que tan solo se haya tenido en cuenta el punto de mayor intensidad tumoral; ya existen varios estudios en los que se estudian otros parámetros, como el edema perilesional o la necrosis intratumoral, por lo que este estudio se encontraría incompleto.
En resumen, según este estudio podemos establecer una clasificación pronóstica en pacientes con GBM de forma no invasiva, exclusivamente con RM, en función de parámetros radiómicos . Los parámetros de mayor relevancia estadística parecen ser los relacionados con la textura de la lesión.
Valoración personal:
Se trata de un artículo muy completo, bien redactado y muy robusto desde el punto de vista estadístico, de un tema muy actual y con un avance vertiginoso, donde lo que publicas hoy, mañana ya está anticuado.
En mi opinión, el artículo tiene un punto débil (aparte de los que ellos mismos describen), y es el proceso de aleatorización de los pacientes, no quedando muy clara la asignación de cada uno a su grupo correspondiente, y siendo completamente al azar, sin quedar muy claro el motivo.
Cristina Hernández Herrera Hospital Universitario Virgen del Rocío, R3. crisherher25@gmail.com
cbseram.com 
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