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Predicción de supervivencia, neurotoxicidad y respuesta en pacientes con linfoma difuso de células B grandes tratados con terapia CAR-T utilizando un modelo basado en características de imagen médica
Integrando características de imagen médica y datos clínicos para optimizar la toma de decisiones en pacientes con linfoma difuso de células B grandes tratados con terapia CAR-T
Applicación HematologíaOncología
El desafío
Los pacientes con linfoma difuso de células B grandes que han sufrido una recaída después de dos líneas de tratamiento son candidatos para la terapia con células T de receptor de antígeno quimérico (CAR-T). Esta terapia ha mostrado un éxito notable, con tasas de remisión completa que oscilan entre el 40% y el 54%.
Sin embargo, a pesar de estos avances, una proporción significativa de pacientes también recae después del tratamiento con CAR-T. Esta terapia, además puede provocar efectos secundarios graves, como el síndrome de neurotoxicidad asociado a células efectoras inmunes (ICANS, del inglés). Los predictores clínicos tradicionales han demostrado ser insuficientes para predecir con precisión los resultados en los pacientes, lo que subraya la necesidad de identificar biomarcadores no invasivos que permitan una mejor estratificación y manejo de los pacientes.
La Solución
En este estudio retrospectivo y multicéntrico, Quibim desarrolló modelos pronósticos y predictivos avanzados basados en imágenes médicas, utilizando regresión logística y modelos de riesgos proporcionales de Cox. El objetivo era predecir la respuesta a la terapia CAR-T a los 3 y 6 meses, la supervivencia global, la supervivencia libre de progresión y la aparición de ICANS.
Se incluyeron sesenta y cinco pacientes con linfoma difuso de células B grandes en recaída o refractario (R/R) tratados con terapia CAR-T. Se segmentaron todas las lesiones visibles en las imágenes [18F]FDG PET/CT adquiridas previas al tratamiento con CAR-T, y se extrajeron características cuantitativas de imagen utilizando la plataforma QP-Insights®. Estas características se combinaron con variables clínicas relevantes para desarrollar los modelos pronósticos y predictivos.
Imagen PET/CT coronal previa a la linfodepleción de un sujeto, mostrando lesiones metabólicamente activas segmentadas en 3D con un umbral del SUVmáx de 41%.
El resultado
Estos modelos multi-ómicos representan una herramienta prometedora para la estratificación del riesgo y la personalización del tratamiento, con el potencial de mejorar los resultados en pacientes con R/R con linfoma difuso de células B grandes tratados con CAR-T. Asimismo, abordan otras necesidades no cubiertas en el diseño de ensayos clínicos para la terapia CAR-T, donde la predicción de efectos secundarios podría optimizar el proceso de selección de los pacientes candidatos a estas terapias.
REFERENCIAS
Ferrer-Lores, B., Ortiz-Algarra, A., Picó-Peris, A. et al. Predicción de supervivencia, neurotoxicidad y respuesta en pacientes con linfoma de células B tratados con terapia CAR-T utilizando un modelo basado en características de imágenes. Res. EJNMMI 14, 113 (2024).
