Modelul predictiv personalizează terapia PSMA pentru pacienții cu cancer de prostată
O nouă abordare bazată pe învățarea automată pentru terapia cu antigenul specific prostatei (PSMA) în cazul cancerului de prostată metastatic rezistent la castrare (mCRPC) ar putea estima doza de radiații pentru tumori și organe sănătoase înainte de începerea tratamentului.
Utilizând datele disponibile din scanările PET/CT efectuate înainte de terapie, acest instrument de predicție inovator ar putea ajuta la personalizarea planurilor de tratament, îmbunătățirea selecției pacienților și reducerea riscurilor de toxicitate. Această cercetare a fost prezentată la întâlnirea anuală a Societății de Medicină Nucleară și Imagistică Moleculară din 2026.
Dosimetria este esențială pentru optimizarea terapiei cu radiopharmaceuticale ⁷⁷Lu-PSMA în mCRPC. În prezent, imaginile post-terapie sunt utilizate de obicei pentru a calcula dosimetria; totuși, acest proces este consumator de timp și resurse. Scanările PET/CT efectuate înainte de terapie oferă o oportunitate de a evalua eficacitatea potențială a tratamentului și riscurile înainte de terapie.
Scanările 18F-PSMA PET/CT sunt deja efectuate în mod obișnuit și sunt disponibile pe scară largă pentru pacienții cu cancer de prostată, dar potențialul lor de a prezice doza de radiații a tratamentului nu a fost explorat anterior. Studiul nostru a avut ca scop determinarea dacă informațiile deja disponibile din aceste scanări ar putea ghida planificarea tratamentului înainte de începerea terapiei și să sprijine o îngrijire mai personalizată.
În acest studiu de dovadă a conceptului, au fost incluși nouă pacienți cu mCRPC, referiți pentru terapia cu radiopharmaceuticale ⁷⁷Lu-PSMA, care au contribuit cu 57 de tumori, 36 de glande salivare și 18 rinichi pentru analiză. Cercetătorii au dezvoltat un model de învățare automată cu efecte mixte pentru a prezice dozele absorbite în tumori și organe. Predicții au inclus metrici PET bazate pe uptake, caracteristici radiomice și biomarkeri clinici. Estimările predictive au fost comparate cu dosimetria calculată după un ciclu de terapie ⁷⁷Lu-PSMA pentru a evalua acuratețea.
Modelul bazat pe scanările PET/CT 18F-PSMA efectuate înainte de terapie a arătat o capacitate promițătoare de a prezice doza absorbită de tumori și organe. Prin combinarea caracteristicilor de uptake, radiomicelor și biomarkerilor clinici, ținând cont de variabilitatea la nivel de pacient, modelul demonstrează potențialul de a utiliza informațiile pre-terapie pentru a prezice dosimetria post-terapie. „Dacă va fi validat în studii mai mari, această abordare ar putea îmbunătăți selecția pacienților și să sprijine o mai bună luare a deciziilor în timpul evaluării pre-tratament, ajutând la optimizarea terapiei ⁷⁷Lu-PSMA pentru pacienți individuali. Mai pe larg, subliniază cum imagistica poate merge dincolo de diagnostic pentru a ghida activ tratamentul personalizat”, a declarat Nautiyal.
Această cercetare de dovadă a conceptului face parte dintr-un program planificat pe cinci ani, destinat colectării de mai multe date și dezvoltării unui model robust și validat. Lucrările viitoare se vor concentra pe cohorte mari multicentrice pentru a rafina predicțiile dozelor absorbite înainte de terapie și pentru a efectua validarea independentă pentru a sprijini stratificarea pacienților în terapia personalizată cu radiopharmaceuticale ⁷⁷Lu-PSMA în practica clinică.
