La tomograf\u00eda por emisi\u00f3n de positrones\/tomograf\u00eda computarizada (PET\/CT) con 18F-PSMA previa al tratamiento, combinada con el aprendizaje autom\u00e1tico, puede permitir a los m\u00e9dicos anticipar la dosis de radiaci\u00f3n en tumores y \u00f3rganos antes de la terapia con 177Lu-PSMA, seg\u00fan se puso de manifiesto\u00a0en la Reuni\u00f3n Anual de la Sociedad Americana … \n <\/p>\n
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La tomograf\u00eda por emisi\u00f3n de positrones\/tomograf\u00eda computarizada (PET\/CT) con 18F-PSMA previa al tratamiento, combinada con el aprendizaje autom\u00e1tico, puede permitir a los m\u00e9dicos anticipar la dosis de radiaci\u00f3n en tumores y \u00f3rganos antes de la terapia con 177Lu-PSMA, seg\u00fan se puso de manifiesto\u00a0en la Reuni\u00f3n Anual de la Sociedad Americana de Medicina Nuclear e Imagen Molecular (SNMMI 2026) que se celebra estos d\u00edas en Los \u00c1ngeles California (EEUU).<\/p>\n
\u00abLa tomograf\u00eda por emisi\u00f3n de positrones\/tomograf\u00eda computarizada (PET\/CT) con 18F-PSMA ya se realiza de forma rutinaria y est\u00e1 ampliamente disponible. \u00abNuestro estudio buscaba determinar si la informaci\u00f3n ya disponible a partir de estas exploraciones podr\u00eda guiar la planificaci\u00f3n del tratamiento antes de que comience la terapia\u00bb, explic\u00f3\u00a0Amit Nautiyal, doctor en filosof\u00eda, cient\u00edfico e investigador del Instituto Nacional de Investigaci\u00f3n en Salud y Atenci\u00f3n (NIHR) en el Hospital Universitario y Universidad de Southampton (Reino Unido).<\/p>\n
La optimizaci\u00f3n de la dosificaci\u00f3n en la terapia con radiof\u00e1rmacos basados \u200b\u200ben 177Lu para el c\u00e1ncer de pr\u00f3stata metast\u00e1sico resistente a la castraci\u00f3n (CPRCm) sigue siendo un desaf\u00edo clave, ya que los m\u00e9dicos suelen basarse en im\u00e1genes posteriores al tratamiento para estimar la exposici\u00f3n a la radiaci\u00f3n. <\/p>\n
Dicho procedimiento requiere m\u00e1s tiempo y recursos, y limita la capacidad de individualizar el tratamiento desde el principio. Un m\u00e9todo para predecir la respuesta tumoral y la dosis en los \u00f3rganos antes de la terapia podr\u00eda agilizar la atenci\u00f3n, orientar la selecci\u00f3n de pacientes y reducir el riesgo de toxicidad, lo que convierte a este campo en un \u00e1rea de creciente inter\u00e9s para los m\u00e9dicos que utilizan terapias con radioligandos dirigidos.<\/p>\n
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Sin embargo, un nuevo enfoque de aprendizaje autom\u00e1tico para el tratamiento con ant\u00edgeno de membrana espec\u00edfico de la pr\u00f3stata en el c\u00e1ncer de pr\u00f3stata metast\u00e1sico resistente a la\u00a0CPRCm podr\u00eda estimar la dosis de radiaci\u00f3n en tumores y \u00f3rganos sanos antes de que comience la terapia.<\/p>\n
El estudio de prueba de concepto presentado en SNMMI 2026 demuestra que el aprendizaje autom\u00e1tico puede utilizar datos de PET\/CT con 18F-PSMA previos al tratamiento para predecir las dosis de radiaci\u00f3n absorbidas durante la terapia con 177Lu-PSMA.<\/p>\n
Los investigadores analizaron a 9 pacientes con c\u00e1ncer de pr\u00f3stata metast\u00e1sico resistente a la castraci\u00f3n, evaluando 57 tumores, 36 gl\u00e1ndulas salivales y 18 ri\u00f1ones.\u00a0El modelo incorpor\u00f3 m\u00e9tricas de captaci\u00f3n PET, caracter\u00edsticas radi\u00f3micas y biomarcadores cl\u00ednicos 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 dosimetr\u00eda posterior al tratamiento obtenida tras un ciclo de tratamiento. El enfoque mostr\u00f3 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 estimaci\u00f3n de la dosis previa al tratamiento.<\/p>\n
\u00abSi se valida en estudios m\u00e1s amplios, este enfoque podr\u00eda mejorar la selecci\u00f3n de pacientes y facilitar una mejor toma de decisiones durante la evaluaci\u00f3n previa al tratamiento, lo que ayudar\u00eda a optimizar la terapia con Lu-PSMA para cada paciente. En t\u00e9rminos m\u00e1s generales, pone de manifiesto c\u00f3mo las t\u00e9cnicas de imagen pueden ir m\u00e1s all\u00e1 del diagn\u00f3stico para guiar activamente el tratamiento personalizado\u00bb, concluy\u00f3\u00a0Amit Nautiyal.<\/p>\n
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