Artículo original: Qu W, Zhou Z, Yuan G, Li S, Li J, Chu Q, Zhang Q, Xie Q, Li Z, Kamel IR. Is the radiomics-clinical combined model helpful in distinguishing between pancreatic cancer and mass-forming pancreatitis? Eur J Radiol. 2023 Jul;164:110857
DOI: 10.1016/j.ejrad.2023.110857
Sociedad: European Journal of Radiology
Palabras clave: Cáncer de páncreas, Pancreatitis crónica, Tomografía computarizada (TC), Biopsia guiada por ecoendoscopia.
Abreviaturas: ADPR (adenocarcinoma ductal pancreático resecable), FDM (formación de masa), LASSO (least absolute shrinkage and selection operator), PAF-GEE (aspiración con aguja fina guiada por ecoendoscopia), ROI (region of interest), TC (Tomografía computarizada).
Línea editorial del número: En su última edición, la revista mensual European Journal of Radiology nos ofrece la oportunidad de explorar una variedad de artículos del ámbito de la radiología, con un enfoque destacado en aquellos que abordan el tema de la inteligencia artificial. Este tema ha sido ampliamente discutido entre los profesionales de la radiología y otros profesionales de la salud.
Del número actual destaco un artículo más que habla sobre la temática que nos ayudará a evaluar diferentes ejemplos del mismo tema “Radiómica y aprendizaje automático para predecir la consistencia de tumores benignos del sistema nervioso central: una revisión sistemática”
Motivos para la selección:
Elegí el artículo porque analiza el potencial de la radiómica como una herramienta no invasiva para distinguir entre dos patologías pancreáticas frecuentes, lo cual podría evitar cirugías innecesarias en pacientes con patología benigna, además de ayudar a predecir la respuesta al tratamiento de las patologías tumorales de peor pronóstico.
Resumen:
La radiómica tiene como objetivo identificar y cuantificar las características de las imágenes que no son visibles a simple vista, como la textura, la forma y la intensidad, y utilizar estas características para desarrollar modelos predictivos para el diagnóstico, el pronóstico y la respuesta al tratamiento.
El artículo analiza el uso de la radiómica en el diagnóstico y tratamiento de enfermedades pancreáticas, específicamente en la distinción entre el adenocarcinoma ductal pancreático resecable (ADPR) y la pancreatitis crónica con formación de masas (FDM). El estudio incluyó a 201 pacientes con ADPR y 54 pacientes con FDM, y se desarrollaron dos perfiles de firmas radiómicas basadas en el modelo estadístico LASSO y el análisis de componentes principales. Las características radiómicas fueron efectivas para distinguir entre ADPR y FDM, y mejoraron la precisión diagnóstica del modelo clínico de referencia solo después de la combinación con variables como la edad, CA19-9 y el signo de doble conducto.
Los modelos radiómicos mostraron un rendimiento comparable con la biopsia por PAF-GEE en la discriminación del ADPR de la FDM.
El artículo también revisa estudios recientes que han utilizado la radiómica para diferenciar entre diferentes tipos de tumores pancreáticos, predecir la respuesta al tratamiento e identificar pacientes con alto riesgo de desarrollar cáncer de páncreas.
La combinación de radiómica y variables clínicas mejoró la eficacia de los modelos construidos solo con información radiológica o clínica e incluso rivalizó con EUS-FNA en distinguir ADPR de FDM.
Valoración personal:
Me parece interesante porque resalta el potencial de la radiómica en el diagnóstico y tratamiento de enfermedades pancreáticas frecuentes. El estudio muestra que las características radiómicas pueden ser efectivas para distinguir entre estas dos condiciones y pueden mejorar la precisión diagnóstica del modelo clínico.
El artículo también revisa estudios recientes que han utilizado la radiómica para diferenciar entre diferentes tipos de tumores pancreáticos, predecir la respuesta al tratamiento e identificar pacientes con alto riesgo de desarrollar cáncer de páncreas. También se discuten los desafíos y limitaciones de la radiómica, incluida la necesidad de protocolos de imagen estandarizados y la dificultad de interpretar conjuntos de datos complejos.
En general, el artículo resalta el potencial de la radiómica como una herramienta valiosa en el diagnóstico y tratamiento de enfermedades pancreáticas.
Como aspecto negativo el estudio fue un análisis retrospectivo de un solo centro, y la población inscrita fue relativamente pequeña y desequilibrada para el desarrollo y validación del modelo. Además, el cálculo de la radiómica se basó en regiones de interés (ROIs) trazadas manualmente en 3D, lo cual puede haber sido incómodo y podría haber introducido sesgos subjetivos.
María Florencia Trila
Hospital Italiano de Buenos Aires, R2
cbseram.com 
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