Raymond Y. Huang, MD, PhD, del Departamento de Radiología del Brigham and Women’s Hospital, es el autor correspondiente de un artículo publicado en el Journal of Clinical Oncology, “Análisis comparativo de los criterios de evaluación de respuesta intracraneal en pacientes con melanoma con metástasis cerebrales tratadas con la combinación Nivolumab + Ipilimumab en CheckMate 204. »
¿Cómo resumiría su estudio para un público no especializado?
Nuestro estudio examina cómo se pueden utilizar diferentes criterios de imagen para evaluar las respuestas de los tumores cerebrales en pacientes con melanoma tratados con inmunoterapia. Identificamos un método de imagen que es más preciso que otros para predecir la supervivencia. Aunque se necesita más trabajo, nuestro estudio es prometedor y destaca la importancia de estándares de imágenes más consistentes en los ensayos clínicos.
¿Qué métodos o enfoques utilizó?
Analizamos diferentes medidas de metástasis cerebrales (tumores que se forman cuando las células cancerosas se diseminan al cerebro) en exploraciones por resonancia magnética tomadas durante un período de dos años o más para pacientes que participan en un ensayo clínico multicéntrico de fase 2 que evalúa la inmunoterapia para el cáncer de cerebro. Consideramos la respuesta del paciente al tratamiento, incluida la supervivencia libre de progresión (SSP) y la supervivencia general (SG), para determinar qué conjunto de criterios era más predictivo del resultado del paciente.
¿Qué encontraste?
Descubrimos que un enfoque de imágenes modificado (mRECIST) y las mediciones volumétricas (análisis de tamaño 3D) fueron más precisos para predecir la supervivencia que otros métodos. Estos enfoques funcionaron bien incluso para tumores pequeños, lo que sugiere que deberían incluirse en estudios futuros al evaluar la respuesta al tratamiento.
¿Cuáles son las implicaciones?
En general, estos hallazgos tienen como objetivo mejorar la forma en que los oncólogos evalúan y tratan las metástasis cerebrales en pacientes con cáncer.
¿Cuáles son los próximos pasos?
Actualmente estamos desarrollando tecnología de segmentación automática para mejorar la consistencia de las mediciones de tumores en 3D, con el objetivo de crear una herramienta estándar para evaluar metástasis cerebrales.
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