ONCOLOGÍA

Un modelo matemático predice la respuesta temprana a la inmunoterapia contra el cáncer

MD Anderson Cancer Center · 25 noviembre 2021

Utiliza información procedente de exploraciones rutinarias o análisis de biopsias de tejidos y puede ayudar a predecir la eficacia del tratamiento de inmunoterapia en pacientes individuales.

Investigadores de Estados Unidos han desarrollado un modelo que podría predecir en una fase temprana del tratamiento si los pacientes con cáncer responderán a la inmunoterapia, según publican en eLife.

El modelo podría proporcionar a los médicos una forma de identificar a aquellos pacientes que se beneficiarán de la inmunoterapia en una fase temprana de su tratamiento, utilizando información fácilmente disponible de las exploraciones del hospital y las pruebas de laboratorio. Esto permitiría que recibieran un tratamiento personalizado y podría evitar que algunas personas experimentaran los efectos secundarios de tratamientos que podrían no funcionar para ellas.

"Aunque la inmunoterapia ha transformado la supervivencia de un subgrupo de pacientes con cáncer, los efectos duraderos del tratamiento solo se observan en una minoría -afirma Zhihui Wang, profesor de Matemáticas en Medicina del Instituto de Investigación Metodista de Houston (Estados Unidos) y uno de los cofundadores y coautores del estudio-. Los modelos matemáticos pueden discernir cualitativa o cuantitativamente los complejos procesos biológicos y físicos subyacentes en el cáncer, que de otro modo podrían pasarse por alto, y pueden ayudar a optimizar los enfoques de tratamiento. Queríamos demostrar cómo las medidas clínicas estándar, como las imágenes de las exploraciones y el análisis de las biopsias de tejido, podían utilizarse para construir un modelo que predijera quién podría beneficiarse de la inmunoterapia".

El equipo se centró en observar cómo responden los pacientes a los inhibidores de puntos de control inmunitarios. Diseñaron un modelo para determinar los cambios en la masa tumoral relativa a lo largo del tiempo después de que los pacientes comenzaran su terapia con inhibidores de puntos de control. El cambio en la masa tumoral está influido por una compleja interacción biológica entre el sistema inmunitario y las células cancerosas. Simplificaron esta interacción centrándose en tres medidas que pueden combinarse en una ecuación: la capacidad de crecimiento de las células tumorales malignas, la capacidad de las células inmunitarias de eliminar las células cancerosas en el entorno del tumor y la eficacia potencial del tratamiento de inmunoterapia basado en inhibidores de puntos de control.

En primer lugar, calibraron este modelo utilizando datos clínicos de ensayos en los que se evaluó una clase de inhibidores de puntos de control dirigidos específicamente a la vía PD-1/PD-L1. Los ensayos midieron los cambios en los volúmenes tumorales a lo largo del tiempo en 189 pacientes con tipos comunes de tumores.

A continuación, el equipo cotejó los resultados de esta calibración del modelo con los datos de un grupo adicional de 64 pacientes con cáncer de pulmón de células no pequeñas que fueron tratados con pembrolizumab.

Comprobaron que la proporción de células inmunitarias respecto a las tumorales en el entorno del tumor, así como la eficacia potencial del tratamiento con inhibidores de puntos de control, eran significativamente diferentes entre los pacientes que respondían y los que no lo hacían. Es importante destacar que el modelo predijo correctamente la respuesta al tratamiento que se produjo en el 81,4 por ciento de los pacientes utilizando únicamente las mediciones del volumen del tumor y en los dos meses siguientes al inicio del tratamiento. Esta alta sensibilidad del modelo para predecir una respuesta en puntos de tiempo tempranos (menos de 60 días) sugiere que podría proporcionar una valiosa identificación temprana de los pacientes con cáncer con mayor probabilidad de beneficiarse de la terapia de inhibición de puntos de control. Los resultados falsos negativos del modelo también fueron mínimos en relación con el grupo de pacientes que se predijo que recibiría el menor beneficio de la terapia. Esto es importante para garantizar que el modelo no prediga erróneamente que un paciente no se beneficiará de un tratamiento que podría ser eficaz.

"El modelo presentado investiga de forma retrospectiva los mecanismos moleculares, celulares y biofísicos que subyacen a la respuesta individual de un paciente al tratamiento con inhibidores de puntos de control inmunitarios –apunta Eugene Koay, del Departamento de Oncología Radioterápica del Centro Oncológico MD Anderson de la Universidad de Texas y coautor del estudio-. Hemos demostrado que este modelo puede utilizar de forma fiable información procedente de exploraciones rutinarias o de análisis de biopsias de tejidos, que se pueden obtener fácilmente ya al inicio del tratamiento. En conjunto, estas mediciones pueden servir como indicadores tempranos y precisos de la eficacia del tratamiento de inmunoterapia en cada paciente".

Referencia: Elife. 2021;10:e70130. doi:10.7554/eLife.70130