Recibir un diagnóstico de cáncer da miedo y está acompañado de muchas preguntas. ¿Será tratable? ¿Cuál es el pronóstico de supervivencia? ¿Cuáles son mis opciones?
Las respuestas que da un médico a estas preguntas se basan en años de investigación que estudian el cáncer. Pero incluso teniendo en cuenta el conocimiento que los médicos y los investigadores del cáncer han acumulado durante décadas, predecir los resultados de los pacientes individuales es un desafío importante.
Una de las formas en que los investigadores estudian el cáncer es mediante el estudio de grandes poblaciones de pacientes con un tipo específico de cáncer y la evaluación de si algún factor o característica dentro de la población, como el tamaño o el estadio del tumor, tiene más probabilidades que otros de estar asociado con una enfermedad. resultado de una enfermedad particular como la supervivencia.
Si bien hemos identificado varios factores basados en estos estudios a nivel de población que predicen una mejor supervivencia, aún es muy difícil predecir si un paciente individual responderá o no a una determinada terapia o predecir las posibilidades individuales de supervivencia. Esto se debe en gran parte a la increíble heterogeneidad del cáncer en sí. Con esto quiero decir que cada tumor es diferente; uno puede ser más agresivo que otro o puede responder más fácilmente a las terapias disponibles. Predecir qué tumores se comportarán de determinadas formas es uno de los principales enfoques de la investigación del cáncer en la actualidad.
Para los médicos, la capacidad de predecir la supervivencia y los resultados del tratamiento es extraordinariamente importante. Este tipo de predicciones se desarrollan mediante el estudio de un gran número de personas con y sin cierto tipo de cáncer. Pero, ¿cómo pueden los investigadores obtener información significativa de lo que ciertamente es una cantidad asombrosa de datos ? En los últimos años, los investigadores han estado utilizando el poder del modelado por computadora para hacer lo que nosotros, como personas, no podemos: encontrar tendencias importantes en grandes poblaciones para comprender cómo podríamos hacer predicciones de pronóstico.
En un estudio publicado la semana pasada, David Thurtle y sus colegas de la Universidad de Cambridge nos muestran cómo pueden hacer precisamente eso.
El cáncer de próstata es el cáncer más común en los hombres., que afecta a 1 de cada 9 hombres. Aunque es un cáncer común, solo alrededor de 3% de los hombres con cáncer de próstata morirán a causa de su enfermedad. El tratamiento del cáncer de próstata puede implicar una prostatectomía radical o la extirpación total o parcial de la próstata. Para los hombres con una enfermedad menos agresiva, un tratamiento menos agresivo puede ser suficiente, permitiéndoles evitar las opciones de tratamiento radical que están asociadas con una serie de riesgos , incluida la incontinencia y la disfunción eréctil.
Por lo tanto, predecir qué pacientes tienen riesgo de padecer una enfermedad más agresiva es un factor importante a la hora de decidir las opciones de tratamiento .
Dependiendo de qué tan lejos haya progresado un tumor en el momento de su descubrimiento y qué tan agresivo o de rápido crecimiento sea, pueden pasar años antes de que crezca y cause algún síntoma. Para evaluar el cáncer que puede estar presente pero que aún no afecta nuestra salud, a medida que envejecemos, se recomienda que nos sometamos a exámenes de detección de cáncer con regularidad. Para la detección del cáncer de próstata, los médicos utilizan hoy un análisis de sangre, que analiza los niveles elevados de una molécula llamada antígeno prostático específico, o PSA . Aunque no existe un nivel normal establecido de PSA , niveles más altos pueden indicar la presencia de cáncer de próstata.
Sin embargo, la prueba de PSA no es perfecta y puede producir resultados falsos negativos y falsos positivos. Un resultado de PSA falso negativo mostraría que los niveles de PSA eran normales en presencia de cáncer de próstata. Por el contrario, un resultado falso positivo revelaría niveles elevados de PSA en ausencia de un tumor de próstata. Para confirmar la prueba de detección de PSA, un médico recomendará una biopsia, en la que se extrae una parte de la próstata y se examina para detectar la presencia de cáncer.
Aunque la prueba de PSA es una herramienta útil, tiene un valor pronóstico limitado, lo que significa que no puede determinar si un tumor de próstata determinado es más agresivo que otro. Esto, a su vez, genera incertidumbre sobre el mejor curso de tratamiento.
Los tratamientos para el cáncer de próstata pueden variar desde la vigilancia conservadora, a menudo llamada « espera vigilante «, hasta la prostatectomía radical.o extirpación de la próstata. La falta de capacidad para predecir los resultados de cánceres individuales significa que algunos hombres con cáncer agresivo pueden no recibir la terapia agresiva que necesitan, mientras que los hombres con cáncer menos agresivo pueden recibir una terapia radical que tal vez no necesiten. Aunque existen algunos modelos de predicción de pronóstico para el cáncer de próstata, no se aplican fácilmente a nivel individual.
Por lo tanto, se necesita urgentemente un mejor método de pronóstico para predecir qué hombres se beneficiarían de la terapia radical y cuáles serían mejores candidatos para la observación conservadora.
PREDECIR la próstata
En su último estudio, Thurtle y col. se propuso desarrollar un modelo que pudiera predecir, de manera individualizada, los resultados de supervivencia general y las opciones de tratamiento más efectivas para los pacientes recién diagnosticados con enfermedad no metastásica. Para obtener información clínicamente significativa de una gran población heterogénea, los autores utilizaron Modelado computacional , que implica el uso de computadoras para construir modelos complejos para hacer predicciones clínicas sobre la enfermedad del paciente.
Para desarrollar su modelo, el grupo utilizó una cohorte de 7.063 hombres, 842 de los cuales habían muerto de cáncer de próstata. Luego validaron el modelo para asegurarse de que funcionaba utilizando un segundo grupo de 3.026 hombres, 360 de los cuales habían muerto de cáncer de próstata. Finalmente, los autores midieron la precisión del modelo en una tercera cohorte de 2.546 hombres, 133 de los cuales murieron debido al cáncer de próstata. Las variables que se tomaron en cuenta por el modelo informático fueron: edad, nivel de PSA, estadio T (extensión estimada de la enfermedad ), grado histológico ( estimación de la “agresividad” del cáncer ), origen étnico, comorbilidad y tipo de tratamiento primario, información que normalmente obtienen los médicos durante la evaluación del paciente y la enfermedad.
Usando su modelo y estas tres cohortes de población, los investigadores encontraron que su modelo, denominado PREDICT Prostate, podría predecir la mortalidad y los resultados específicos del cáncer de próstata utilizando las variables de enfermedad descritas anteriormente. Utilizando métodos estadísticos y computacionales, el modelo evaluó los riesgos relativos asociados con estas variables y con esta información generó una predicción de pronóstico para pacientes individuales.
Por ejemplo, durante el período de seguimiento de 10 años en la tercera cohorte de población utilizada para la validación del modelo, los autores encontraron que PREDICT Prostate predijo 89 muertes por cáncer de próstata, 236 muertes por causas distintas al cáncer de próstata y 325 muertes en general. La tasa de muerte real en esta cohorte durante este tiempo fue: 105 debido al cáncer de próstata, 225 debido a otras causas y 330 en general.
Aunque el modelo no pudo medir los cambios de tratamiento después de 12 meses y tuvo una cohorte de validación relativamente pequeña, PREDICT Prostate es un nuevo método prometedor que se puede utilizar para informar las decisiones de tratamiento de los pacientes con una enfermedad recién diagnosticada, que es uno de los mayores desafíos a los que se enfrentan los médicos en la actualidad. Es importante, PREDECIR Prostate es fácilmente accesible en una interfaz web.
Según los autores , “el modelo incorpora variables disponibles para casi cualquier hombre diagnosticado en todo el mundo y tiene amplias aplicaciones potenciales para informar a pacientes, médicos y equipos multidisciplinarios en la toma de decisiones para reducir tanto el sobretratamiento como el infratratamiento”.
Con la ayuda del modelado por computadora y la computación en la nube , ahora podemos tener el poder de desarrollar formas más informativas para evaluar grandes poblaciones de personas y establecer formas más innovadoras y confiables de predecir los resultados de la enfermedad, lo que permite a los médicos tener mejores respuestas a las preguntas aterradoras.
Entonces, ¿qué podemos hacer con el cáncer de próstata?
¡Hazte una prueba!
Para el cáncer de próstata, la Sociedad Estadounidense del Cáncer recomienda la detección de PSA a los 50 años para los hombres de riesgo promedio, a los 45 años para los hombres de alto riesgo y a los 40 años para los hombres con un riesgo aún mayor que tienen uno o más parientes de primer grado con cáncer de próstata.
¡Y estad atentos! Aquí, en What’s the Deal , realizaré una serie de exámenes de detección de cáncer, discutiendo las formas en que podemos protegernos del cáncer al realizar exámenes de detección con regularidad.
