Radiómica, ciencia que estudia imágenes médicas que el ojo no ve

Las imágenes médicas, como la radiografía, la ecografía o la resonancia magnética, ofrecen información del interior del cuerpo humano y ayudan a detectar enfermedades para su diagnóstico y tratamiento. Pero todavía hay información relevante en estas imágenes que es imperceptible para el ojo humano y es ahí donde entra en juego una nueva ciencia, la radiómica.


Portada del informe sobre radiómica de la Fundación Instituto Roche. Foto de cortesía

La radiómica es una ciencia que extrae, mediante algoritmos computacionales, parámetros cuantitativos en imágenes médicas para detectar y medir aquellas características que no se pueden apreciar por observación directa, denominadas “características radiómicas”, con el fin de asociarlas a estados fisiológicos específicos.

Aunque el desarrollo y estudio de la radiómica aún se encuentra en sus primeras etapas, “la evidencia existente sugiere un gran potencial en el futuro para la aplicación de esta ciencia ómica tanto en la investigación como en la práctica clínica”.

Así se destaca en el “Anticipating Report: Radiómica” elaborado por el Observatorio de Tendencias en la Medicina del Futuro de la Fundación Instituto Roche y coordinado por Luis Martí-Bonmatí, director del Área Clínica de Imagen Médica del Hospital Universitario y Politécnico La Fe de Valencia.

“Cuando estudiamos un tumor de páncreas con una tomografía computarizada, además de que el radiólogo informe de su tamaño y resecabilidad, los estudios radiómicos de estas imágenes nos dirán con mayor precisión si el paciente es susceptible de cirugía de rescate o no, si desarrollar un -Recurrencia a término o metástasis en los próximos tres meses”, explica en un comunicado.

radiómica
Infografía de la Fundación Instituto Roche.

aplicaciones radiómicas

La radiómica ofrece múltiples aplicaciones en áreas como la oncología, la reumatología o las enfermedades neurodegenerativas.

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Según Martí-Bonmatí, “también nos permite analizar la heterogeneidad de las lesiones. Cuando observamos las lesiones, los radiólogos saben muy bien su tamaño, forma y estructura, pero no reconocemos que dentro de ellas hay grupos de células que tienen características agresivas muy diferentes”.

También es eficaz a la hora de tratar al paciente aportando información para ver si el efecto del fármaco es el esperado y puede dar información más fiable que una biopsia “ya que puede no ser suficiente a la hora de seleccionar a los mejores candidatos”. para la administración de un fármaco dirigido o muy específico porque solo muestrea una parte del tumor o porque hay tumores metastásicos donde la metástasis ya no tiene la misma expresión que el tumor primario”, apunta el experto.

La radiómica también es útil para optimizar la investigación clínica, ya que se puede utilizar, por ejemplo, en el reanálisis de imágenes de ensayos clínicos para detectar sesgos metodológicos, como la selección incorrecta de pacientes; o utilizarse como herramienta predictiva de eventos clínicos como la aparición de metástasis a posteriori.

Infografía de la Fundación Instituto Roche

Recomendaciones para el futuro

En el informe, y con vistas a avanzar en la implantación de la radiómica, se recogen una serie de
recomendaciones:

Armonice las imágenes para eliminar la variabilidad. Antes de comparar la radiómica en grandes series de pacientes, es importante modificar las imágenes para que los datos radiómicos derivados sean independientes del proveedor y del protocolo.

• Consensuar, estandarizar y protocolizar la selección de características a analizar.

• Incorporar la radiómica en la investigación observacional para ampliar y mejorar la generación de modelos.

Promover la investigación en radiómica y su integración con otras ciencias ómicas, aquellas que permiten el estudio de un gran número de moléculas involucradas en el funcionamiento de un organismo.

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• Fomentar el uso de Modelos extracción de información clínica y modelos digitales computacionales.

• Realizar ensayos clínicos que permiten la validación prospectiva de modelos predictivos generados por radiómica.

• Alentar a los colaboración entre profesionales desde diferentes áreas del conocimiento.

• Establecer alianzas y colaboraciones entre centros, instituciones y empresas.

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