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Un articolo pubblicato su Frontiers in Oncology ha recentemente esaminato l’utilizzo della radiomica, in particolare nella gestione del tumore del rinofaringe (nasopharyngeal carcinoma – NPC).
La radiomica è una tecnologia che prevede l'estrazione di informazioni molto specifiche dalle immagini, ed è già utilizzata nella diagnosi, nel trattamento e nella valutazione della prognosi dei tumori del polmone, dell'esofago, della mammella, del retto e della prostata. Questa tecnica è molto diversa dalla radiologia tradizionale in quanto consente di ottenere, oltre ad un’analisi qualitativa delle immagini, anche un’analisi quantitativa.
A causa della posizione anatomica specifica dell’NPC e delle importanti strutture adiacenti, gli esami di imaging svolgono un ruolo importante nella determinazione del target, nella pianificazione del trattamento e nella valutazione del dosaggi, nonché nella definizione degli outcome. Gli esami di imaging normalmente utilizzati includono la tomografia computerizzata (TC), la risonanza magnetica (MRI), la tomografia a emissione di positroni (PET)-TC e la PET-MRI.
Tuttavia, le informazioni macroscopiche ottenute tramite questi metodi potrebbero non soddisfare la crescente accuratezza richiesta per l’impiego della radioterapia - il gold standard attuale per la gestione dell’NPC. Inoltre, è noto come i pazienti in stadi simili della malattia possono presentare risposte diverse alla terapia, dovute all'eterogeneità interna del tumore.
Recenti studi hanno dimostrato il potenziale della radiomica nella diagnosi differenziale dell’NPC, per esempio in termini di stadiazione della stessa. Alcuni Autori hanno, infatti, sviluppato un modello radiomico che ha combinato le caratteristiche estratte dai dati della risonanza magnetica - attualmente la tecnica elettiva per la valutazione dell’NPC - con informazioni cliniche per analizzare i sottogruppi di sopravvivenza di pazienti con NPC precoce confrontandolo con i classici sistemi di stadiazione. I dati dello studio hanno indicato che le prestazioni del modello radiomico erano addirittura superiori al sistema di staging TNM.
Un altro ambito importante per la potenziale applicazione della radiomica è quello della radioterapia adattativa. Nei pazienti in corso di radioterapia, la perdita di peso, la regressione del tumore e altri fattori clinici possono causare errori di dose quando si applica l'irradiazione originariamente pianificata. In questi casi, la radioterapia adattativa può essere un'opzione. La radiomica, in questo caso, sarebbe in grado di identificare in maniera precoce – grazie all’accoppiamento con la MRI e la selezione di specifici marcatori tumorali - quali pazienti potrebbero necessitare o essere idonei alla radioterapia adattativa prima del trattamento stesso in modo da migliorare la risposta al trattamento e ridurre l'errore di dose.
La radiomica, allo stesso modo, potrebbe prevedere non solo gli effetti del trattamento, come l’insorgenza di recidiva, prima del trattamento, dato cruciale per poter migliorare il processo decisionale, ma anche gli effetti collaterali alla radioterapia per l’NPC. In uno studio su pazienti con xerostomia acuta dopo radioterapia, sono state acquisite immagini TC della parotide, durante e dopo il trattamento, per sviluppare un modello atto a prevedere le variazioni del volume della saliva dopo la radioterapia precoce.
Infine, la radiomica può ridurre i costi sanitari, basti pensare per esempio alla riduzione delle metodologie invasive e al miglioramento della prognosi grazie all’utilizzo di trattamenti altamente personalizzati.
Il futuro della radiomica è probabilmente orientato alle tecnologie di intelligenza artificiale soprattutto nella definizione del target e nella previsione degli outcome . Tuttavia, c'è ancora un divario significativo tra la ricerca e l'applicazione clinica, che richiede modelli pertinenti non solo per soddisfare o addirittura superare il gold standard del settore, ma anche per risolvere alcuni problemi etici.
Principe DR, Clark JI, Emami B, Borowicz S. Combined radio-immunotherapy leads to complete clinical regression of stage IV Merkel cell carcinoma. BMJ Case Rep. 2019 Aug 21;12(8):e230518. doi: 10.1136/bcr-2019-230518.
08 Giugno 2022
Autore: 4061
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