PERSONALIZACIÓN Y PLANIFICACIÓN DE LA CIRUGÍA CITORREDUCTORA MEDIANTE RADIÓMICA E INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA LA MEJORA EN LA PRECISIÓN DE LA ESTIMACIÓN DEL ÍNDICE DE CARCINOMATOSIS PERITONEAL.

Resumen del proyecto

La carcinomatosis peritoneal (CP) es una condición grave con baja supervivencia global, que representa una etapa terminal del cáncer. El tratamiento de la CP, ya que los pacientes con CP generalmente no son candidatos para cirugía curativa, se ha mejorado sustancialmente con la aplicación de la cirugía citorreductora y la quimioterapia intraperitoneal hipertermia. El diagnóstico y estadificación de la CP se calcula con el Índice de Cáncer Peritoneal de Sugarbaker (PCI radiológico) sobre la Imagen Médica, y se confirma posteriormente con una laparotomía exploratoria para confirmar la presencia y el grado de metástasis peritoneal. Sin embargo, la Imagen Médica (RM y CT, entre otros) tiene una baja sensibilidad, provocando discrepancias sustanciales y baja concordancia entre el PCI radiológico y el PCI obtenido en la cirugía. La evaluación visual proporciona una estimación inexacta del tamaño de los nódulos y no detecta la presencia de malignidad en ciertas regiones, lo que reduce la precisión de este enfoque invasivo. Esto provoca la necesidad del desarrollo de métodos confiables, económicos y no invasivos para el diagnóstico de la CP. El objetivo principal de la agrupación conlleva la realización de un ensayo clínico que permita el desarrollo, validación y puesta en mercado de un sistema software basado en Radiómica e IA para predecir un PCI quirúrgico sobre Imágenes Médicas. Así, el doctor podrá planificar la cirugía a partir de la imagen médica del paciente y de forma no invasiva, con una precisión más alta y análoga a la del PCI quirúrgico que la descrita en los métodos tradicionales. Este proyecto tiene el potencial de tener un impacto significativo en la cirugía oncológica y la atención al cáncer peritoneal. Se espera aumentar las tasas de supervivencia y, al personalizar los procedimientos quirúrgicos, reducir el tiempo de recuperación del paciente y mejorar su calidad de vida.

Palabras clave

Medicina personalizada
Inteligencia Artificial
Radiómica
Imagen Médica
Cirugía oncológica
Carcinomatosis Peritoneal
Índice de Carcinomatosis Peritoneal (PCI) de Sugarbaker

Convocatoria

Acción Estratégica en Salud (AES)

Periodo de ejecución

01/01/2024 - 30/06/2026

Investigador Principal

VICENTE BORREGO ESTELLA

Centro beneficiario

FUNDACION INSTITUTO DE INVESTIGACION SANITARIA ARAGON

Centro de realización

INSTITUTO DE INVESTIGACION SANITARIA ARAGON

Comunidad Autónoma

ARAGON

Provincia

ZARAGOZA

Financiación

122,000 €