La tomografía por emisión de positrones/tomografía computarizada (PET/CT) con 18F-PSMA previa al tratamiento, combinada con el aprendizaje automático, puede permitir a los médicos anticipar la dosis de radiación en tumores y órganos antes de la terapia con 177Lu-PSMA, según se puso de manifiesto en la Reunión Anual de la Sociedad Americana …
La tomografía por emisión de positrones/tomografía computarizada (PET/CT) con 18F-PSMA previa al tratamiento, combinada con el aprendizaje automático, puede permitir a los médicos anticipar la dosis de radiación en tumores y órganos antes de la terapia con 177Lu-PSMA, según se puso de manifiesto en la Reunión Anual de la Sociedad Americana de Medicina Nuclear e Imagen Molecular (SNMMI 2026) que se celebra estos días en Los Ángeles California (EEUU).
«La tomografía por emisión de positrones/tomografía computarizada (PET/CT) con 18F-PSMA ya se realiza de forma rutinaria y está ampliamente disponible. «Nuestro estudio buscaba determinar si la información ya disponible a partir de estas exploraciones podría guiar la planificación del tratamiento antes de que comience la terapia», explicó Amit Nautiyal, doctor en filosofía, científico e investigador del Instituto Nacional de Investigación en Salud y Atención (NIHR) en el Hospital Universitario y Universidad de Southampton (Reino Unido).
La optimización de la dosificación en la terapia con radiofármacos basados en 177Lu para el cáncer de próstata metastásico resistente a la castración (CPRCm) sigue siendo un desafío clave, ya que los médicos suelen basarse en imágenes posteriores al tratamiento para estimar la exposición a la radiación.
Dicho procedimiento requiere más tiempo y recursos, y limita la capacidad de individualizar el tratamiento desde el principio. Un método para predecir la respuesta tumoral y la dosis en los órganos antes de la terapia podría agilizar la atención, orientar la selección de pacientes y reducir el riesgo de toxicidad, lo que convierte a este campo en un área de creciente interés para los médicos que utilizan terapias con radioligandos dirigidos.
Sin embargo, un nuevo enfoque de aprendizaje automático para el tratamiento con antígeno de membrana específico de la próstata en el cáncer de próstata metastásico resistente a la CPRCm podría estimar la dosis de radiación en tumores y órganos sanos antes de que comience la terapia.
El estudio de prueba de concepto presentado en SNMMI 2026 demuestra que el aprendizaje automático puede utilizar datos de PET/CT con 18F-PSMA previos al tratamiento para predecir las dosis de radiación absorbidas durante la terapia con 177Lu-PSMA.
Los investigadores analizaron a 9 pacientes con cáncer de próstata metastásico resistente a la castración, evaluando 57 tumores, 36 glándulas salivales y 18 riñones. El modelo incorporó métricas de captación PET, características radiómicas y biomarcadores clínicos dentro de un marco de efectos mixtos para tener en cuenta la variabilidad a nivel individual del paciente. Las dosis absorbidas predichas se compararon con la dosimetría posterior al tratamiento obtenida tras un ciclo de tratamiento. El enfoque mostró una concordancia prometedora entre las distribuciones de dosis predichas y observadas tanto en el tumor como en los tejidos normales, lo que sugiere su viabilidad para la estimación de la dosis previa al tratamiento.
«Si se valida en estudios más amplios, este enfoque podría mejorar la selección de pacientes y facilitar una mejor toma de decisiones durante la evaluación previa al tratamiento, lo que ayudaría a optimizar la terapia con Lu-PSMA para cada paciente. En términos más generales, pone de manifiesto cómo las técnicas de imagen pueden ir más allá del diagnóstico para guiar activamente el tratamiento personalizado», concluyó Amit Nautiyal.
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