Un estudio en JAMA Oncology revela que la Inteligencia Artificial y el aprendizaje automático pueden determinar los niveles de linfocitos infiltrantes en tumores (TIL) en pacientes con cáncer de pulmón no microcítico, lo que permite predecir la efectividad de la terapia con inhibidores de puntos de control inmunológico.
Los avances en la Inteligencia Artificial (IA) y el aprendizaje automático no dejan de sorprendernos. Recientemente, un estudio publicado en JAMA Oncology demostró que el análisis de imágenes histológicas de tumores de cáncer de pulmón no microcítico (CPNM) mediante IA permite identificar los niveles de linfocitos infiltrantes en el tumor (TIL), lo que a su vez, puede predecir la respuesta de los pacientes a la terapia con inhibidores de puntos de control inmunológico.
El estudio multicéntrico, que incluyó a 685 pacientes tratados con inhibidores de puntos de control inmunológico entre febrero de 2014 y septiembre de 2021, desarrolló un método automatizado de aprendizaje automático para contar células tumorales, estromales y TIL en imágenes completas de tumores de CPNM teñidos con hematoxilina-eosina. Además, se evaluaron por separado la carga mutacional tumoral (CMT) y la expresión de PD-L1. Las respuestas clínicas a la terapia con inhibidores de puntos de control inmunológico se identificaron a partir de registros médicos.
Los resultados mostraron que los niveles altos de TIL (≥ 250 células/mm2) frente a niveles más bajos estaban asociados de manera independiente con una mejor supervivencia libre de progresión (HR = 0,71, P = 0,006) y supervivencia global (HR = 0,74, P = 0,03). Estos hallazgos fueron consistentes en la cohorte de validación, con cocientes de riesgo de 0,80 (P = 0,01) para la supervivencia libre de progresión y 0,75 (P = 0,001) para la supervivencia global. El estudio concluye que la evaluación de los niveles de TIL en pacientes es fácil de incorporar en el flujo de trabajo de los laboratorios de patología a un costo mínimo adicional y podría mejorar la precisión de la terapia.
Este avance representa un paso más hacia la medicina de precisión y la personalización del tratamiento para los pacientes con cáncer de pulmón, permitiendo a los médicos tomar decisiones informadas sobre las terapias más adecuadas para cada caso.
