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Inteligencia Artificial Basada en Imágenes y Análisis de Sangre para Predecir los Resultados de la Radioterapia en Cáncer de Pulmón
El cáncer de pulmón es el cáncer más común a nivel mundial y la principal causa de muerte relacionada con el cáncer. El cáncer de pulmón de célula no pequeña (CPCNP) representa el 85% de los casos de cáncer de pulmón. Mientras la cirugía es el tratamiento estándar para el tratamiento de los estadios iniciales de CPCNP, la Radioterapia Estereotáctica Ablativa ha emergido como la opción de elección para los pacientes inoperables.
Este tratamiento administra, en pocas sesiones y con mucha precisión, altas dosis de radiación directamente al tumor, protegiendo los tejidos sanos circundantes. Nuestro estudio tiene como objetivo utilizar la inteligencia artificial para identificar aquellos pacientes con más probabilidades de beneficiarse de este tratamiento. Emplearemos técnicas no invasivas que analizan datos de imágenes radiológicas (radiómica) para evaluar las características del tumor y muestras de sangre para estudiar el perfil metabólico, lipídico, de estrés oxidativo, inflamatorio y de ADN circulante de los pacientes.
Al descubrir factores predictivos, esperamos fomentar la personalización del tratamiento de los pacientes con CPCNP, mejorando en última instancia sus resultados clínicos y calidad de vida.