Marcador inédito utiliza tomografía para perfeccionar el pronóstico del cáncer gástrico

Científicos de la Universidad Estatal de Campinas identificaron una variable que combina datos de la radiodensidad de la grasa visceral y del músculo, capaz de identificar a los pacientes con mayor riesgo de evolución desfavorable de la enfermedad

Por Fernanda Bassette  |  Agência FAPESP – Un nuevo marcador identificado por investigadores de la Universidad Estatal de Campinas, en el estado de São Paulo, Brasil, puede contribuir a definir el pronóstico de pacientes con cáncer gástrico, el quinto tipo de tumor más frecuente en el mundo. A partir del análisis de imágenes de tomografía computarizada —un examen que ya forma parte de la rutina de estos pacientes—, el grupo identificó una variable que combina datos de la radiodensidad de la grasa visceral y del músculo, capaz de distinguir a aquellos con mayor riesgo de evolución desfavorable de la enfermedad.

El estudio, realizado en el Departamento de Radiología y Oncología de la Facultad de Ciencias Médicas (FCM) de la Unicamp, en colaboración con el Instituto de Física Gleb Wataghin (IFGW), contó con el apoyo de la FAPESP (proyectos 21/10265-8, 22/06239-4 y 23/13749-1) y concluyó que este nuevo marcador, denominado VMD, podría en el futuro complementar la estadificación tradicional del tumor —el proceso utilizado para determinar la localización, gravedad y extensión de una enfermedad, especialmente del cáncer— y mejorar la evaluación pronóstica del paciente. Esto podría abrir el camino hacia un enfoque más personalizado del tratamiento. Los resultados fueron publicados en la revista científica Clinical Nutrition Espen.

La idea surgió, según los investigadores, a partir de un cambio de perspectiva. En lugar de centrarse únicamente en la estadificación tumoral, como se hace actualmente para definir el pronóstico, el grupo decidió observar también al paciente. “Hoy en día, el tratamiento del cáncer sigue estando muy centrado en el tumor. Nuestra propuesta es observar al paciente en su totalidad. Esta es una línea de investigación que el profesor José Barreto desarrolla desde hace años. Eso fue lo que me convenció de participar: no basta con tratar la enfermedad, es necesario tratar al paciente”, resume Jun Takahashi, profesor titular del IFGW-Unicamp y uno de los codirectores del estudio.

El enfoque llevó al grupo a investigar la composición corporal, es decir, cómo se distribuyen la grasa visceral y la masa muscular en el organismo y cómo esto se relaciona con la evolución de los pacientes con cáncer. Estudios previos del mismo equipo ya indicaban que tanto la grasa como el músculo, de forma aislada, podían influir en el pronóstico. Sin embargo, aún faltaba comprender si la combinación de ambas informaciones podía aportar algo más.

Para ello, se analizaron datos de 461 pacientes con cáncer gástrico atendidos en la Unicamp a lo largo de casi diez años. A partir de las imágenes de tomografía realizadas como parte de la rutina clínica, los investigadores evaluaron las características de la grasa y del músculo de estos pacientes. Con esa información, probaron diferentes combinaciones hasta identificar un indicador capaz de diferenciar mejor a los grupos con mayor y menor riesgo de evolución de la enfermedad. Posteriormente, compararon la supervivencia entre esos grupos para comprender cómo este nuevo marcador se relacionaba con el pronóstico.

Fue entonces cuando surgió el marcador VMD. “Combinamos dos informaciones que ya sabíamos que eran importantes: la radiodensidad del tejido adiposo y la radiodensidad del músculo”, explica Maria Carolina Santos Mendes, nutricionista y codirectora del estudio.

Pero ¿qué significa esto en la práctica? La radiodensidad es una medida utilizada en la tomografía que indica cuánto atenúan (o bloquean) los tejidos los rayos X, determinando cómo aparecen en la imagen, desde los tonos más oscuros hasta los más claros. Las alteraciones en estos patrones pueden indicar cambios inflamatorios y metabólicos en la grasa y el músculo provocados por el cáncer.

En los resultados, los investigadores observaron una diferencia significativa en la evolución de los pacientes según el VMD. Aquellos con valores más altos fueron considerados de mayor riesgo y presentaron un peor pronóstico, tanto en términos de supervivencia global como de supervivencia libre de enfermedad. En la práctica, esto significó una supervivencia mediana de 13,8 meses en el grupo con los peores indicadores, frente a 58,5 meses entre los pacientes con valores más bajos de VMD.

“En el tejido adiposo, valores más altos de radiodensidad están asociados con un peor pronóstico y pueden indicar inflamación. En el músculo ocurre lo contrario: cuanto menor es la radiodensidad, peor es el pronóstico. Esto demuestra el potencial del marcador para distinguir diferentes perfiles de evolución de la enfermedad”, explica Mendes. “Esta diferencia entre la radiodensidad de la grasa y la del músculo termina captando un fenotipo integrado del paciente, en el que emergen no solo características asociadas al metabolismo, sino también un estado inflamatorio relacionado con un mayor riesgo clínico”, destaca José Barreto Campello Carvalheira, uno de los líderes del estudio.

Para construir este marcador, el equipo recurrió a técnicas de inteligencia artificial. En lugar de analizar manualmente una variable a la vez, como se hace tradicionalmente, los investigadores utilizaron aprendizaje automático (machine learning) para evaluar grandes volúmenes de datos, incluidos los exámenes de imagen y la información clínica y de laboratorio de los pacientes participantes en el estudio. “Le enseñé a la máquina a observar en la misma dirección que ya observaban los especialistas, pero con mayor velocidad y escala. La tecnología permitió probar diversas combinaciones hasta llegar a la fórmula que mejor separaba a los pacientes con peor pronóstico”, explica Takahashi.

Además, hubo otra precaución importante, señalada por la investigadora Maria Emília Seren Takahashi: minimizar las posibles variaciones de los propios exámenes. Como la tomografía puede presentar pequeñas diferencias de calibración entre equipos, los investigadores optaron por utilizar la diferencia entre grasa y músculo, lo que ayuda a “cancelar” esas variaciones técnicas y hace que el marcador sea más preciso.

Impacto clínico

Desde el punto de vista clínico, los investigadores afirman que el VMD tiene potencial para orientar e incluso modificar conductas terapéuticas. Actualmente, el tratamiento del cáncer gástrico se guía principalmente por la estadificación de la enfermedad, que considera características del tumor, como su tamaño y la presencia de metástasis. Sin embargo, pacientes con el mismo estadio pueden evolucionar de maneras muy diferentes. “El objetivo de esta línea de investigación, y de este trabajo en particular, es ampliar la estadificación más allá del tumor, incorporando la evaluación del propio paciente”, reitera el profesor Barreto.

Según el investigador, en el futuro el VMD podría ayudar en la estratificación terapéutica, permitiendo identificar qué pacientes realmente se beneficiarían de la quimioterapia y cuáles podrían evitar un tratamiento más tóxico y agresivo después de la cirugía. “Este marcador funciona casi como un espejo de la condición metabólica e inflamatoria del paciente”, afirma.

A pesar de los resultados prometedores, los propios autores destacan que el estudio es retrospectivo y aún requiere validación externa en diferentes poblaciones, preferiblemente mediante estudios prospectivos, multicéntricos y con un mayor número de pacientes. Solo entonces será posible confirmar si el marcador podrá orientar decisiones clínicas de manera efectiva.

Los investigadores tampoco saben si este perfil corporal puede modificarse durante el tratamiento. “Creemos que la terapia nutricional puede ayudar a mejorar la condición del paciente, pero eso no fue evaluado en este estudio. Aún no sabemos si es posible modificar este perfil y, con ello, influir en el pronóstico. Tenemos la pregunta, pero todavía no la respuesta. Eso aún debe investigarse”, afirma Mendes.

Aun así, el estudio avanza en una dirección cada vez más presente en la oncología: la medicina de precisión, que incorpora las características individuales del paciente en la evaluación de la enfermedad. Como el marcador se obtiene a partir de tomografías que ya forman parte de la práctica clínica habitual, señala la posibilidad de ampliar la información clínica disponible sin necesidad de realizar nuevos exámenes. Los investigadores ya han iniciado las siguientes etapas del trabajo y están probando el nuevo marcador en otros tipos de cáncer. Los primeros resultados indican que el enfoque podría seguir el mismo camino.

El artículo Determination of a new gastric cancer mortality predictor based on body composition radiodensity variables puede leerse en: www.clinicalnutritionespen.com/article/S2405-4577(26)00228-7/fulltext.