Antecedentes El diagnóstico, la estadificación y el seguimiento de los glioblastomas (GBM) se han basado comúnmente en la resonancia magnética (RM). El tratamiento estándar incluye la resección tumoral seguida de tratamiento de radioterapia (RT) con quimioterapia concomitante con temozolomida. Aun así, el 90 % de GBM progresa en 2 años. Hipótesis Se propone la tomografía por emisión de positrones (PET) con O-(2)-18F-Fluoroetil-L-Tirosina (FET) para superar las limitaciones de la RM al diferenciar la recurrencia local (LR) de las alteraciones radiogénicas. El estudio de la heterogeneidad del tumor mediante imágenes multimodales podría permitir escalar las dosis de tratamiento de RT a las subáreas tumorales de alto riesgo mientras se reducen las dosis en los órganos en riesgo. Objetivos Nuestro objetivo es identificar el tejido tumoral biológicamente activo asociado con LR en GBM mediante la mejor modalidad de imagen (o combinación), para reemplazar la distribución de dosis homogénea administrada convencionalmente en RT, por una distribución de dosis escalada en función del perfil de riesgo específico de LR del paciente. Métodos Nuestro proyecto involucra a 410 pacientes. De ellos, 30 serán reflejados por un híbrido PET/MR. La inteligencia artificial se aplicará para la segmentación de GBM, para la predicción del tiempo y la ubicación de LR, para generar CT a partir de MR y para identificar grupos de pacientes que podrían beneficiarse de un aumento de dosis dado en RT, basado en modelos radiobiológicos.Resultados esperados e impacto potencial Todos los modelos resultantes se unirán en una herramienta de código abierto para la integración de nuestros resultados por parte de diferentes instituciones de salud en todo el mundo, y así adaptar el tratamiento de GBM en función del patrón de riesgo individual. Nuestra propuesta representa un paso importante en la medicina personalizada para GBM. Por tanto, se espera una mejora en la atención y calidad de vida del paciente.

Glioblastoma
optimización del tratamiento de oncología radioterápica
imágenes multimodales
predicción de recidiva
inteligencia artificial
PET/RM
software de código abierto como dispositivo médico.

Acción Estratégica en Salud (AES)