La IA acelera la dosimetría individualizada para el tratamiento del cáncer de próstata

En el cáncer de próstata, la dosificación actual sigue siendo en gran medida uniforme a pesar de las diferencias en la forma en que los pacientes absorben la radiación en los tumores y en los órganos sanos. Esto limita la capacidad de los médicos para equilibrar la intensidad del tratamiento con el riesgo de toxicidad. Ahora, los investigadores han desarrollado una herramienta de inteligencia artificial para apoyar la evaluación individualizada de la dosis después de la terapia.

La Universidad de Massachusetts Amherst desarrolló DiffuDose para generar mapas de dosis de radiación específicos para cada paciente para el tratamiento del cáncer de próstata con terapia con radiofármacos. El modelo está diseñado para la dosimetría personalizada en la terapia con radiofármacos. Combina dos módulos de inteligencia artificial, uno de los cuales produce una estimación gruesa de la dosis y el otro refina esa estimación hasta convertirla en un mapa de dosis de radiación de resolución completa. El sistema completó este proceso en menos de 23 segundos por paciente.

El cuello de botella clínico que aborda DiffuDose es el tiempo que requiere el cálculo de dosis de referencia. Aunque los escaneos posteriores al tratamiento pueden mostrar dónde se concentra un radiofármaco, la imagen por sí sola no muestra la dosis de radiación absorbida. La dosimetría computacional convencional es precisa, pero puede requerir horas para cada paciente. DiffuDose igualó la precisión de referencia y, al mismo tiempo, redujo sustancialmente el tiempo de procesamiento.

En las pruebas, DiffuDose se comparó con seis métodos competidores. Logró el mejor rendimiento cuantitativo general y mantuvo un alto rendimiento en múltiples órganos. Entre ellos se incluyeron ambos riñones y el hígado, que son órganos importantes en riesgo de toxicidad durante la terapia con radiofármacos. El trabajo se publicó en IEEE Transactions on Radiation and Plasma Medical Sciences.

La investigación contó con colaboradores de la Facultad de Medicina UMass Chan, el Hospital General de Massachusetts y el Instituto de Medicina Nuclear en Bethesda, Maryland. Los trabajos futuros incluyen una colaboración emergente con la Facultad de Medicina UMass Chan para desarrollar modelos de inteligencia artificial utilizando escaneos posteriores a la terapia con radiofármacos y biomarcadores sanguíneos de los pacientes. Ese trabajo tiene como objetivo caracterizar mejor cómo responden los pacientes a la terapia.

“Ahora mismo, todo el mundo recibe la misma dosis. Eso esencialmente deja sin explotar el potencial de la terapia, en la medida en que resulta subóptima para un paciente determinado. Medir cuánta radiación absorbe realmente cada tejido es la clave para personalizar el tratamiento”, dijo Joyita Dutta, profesora en la Facultad de Ingeniería Riccio de UMass Amherst.

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UMass Amherst