Investigadores del Brigham and Women’s Hospital han utilizado herramientas de inteligencia artificial (IA) para acelerar la comprensión del riesgo de arritmias cardiacas específicas cuando varias partes del corazón se exponen a distintos umbrales de radiación como parte de un plan de tratamiento del cáncer de pulmón. Sus resultados se han publicado en JACC: CardioOncology.
Aunque el pronóstico de los pacientes con cáncer de pulmón no microcítico (CPNM) ha sido históricamente malo, los recientes avances en los enfoques terapéuticos se han traducido en mejoras significativas en la supervivencia, lo que subraya la importancia de equilibrar las toxicidades asociadas al tratamiento con el control tumoral. En los pacientes que reciben radioterapia para tratar el CPNM pueden ser frecuentes las arritmias o ritmos irregulares del corazón. Debido a la proximidad del corazón a los pulmones y a que los tumores de CPNM están cerca o alrededor del corazón, el corazón puede sufrir daños colaterales por el derrame de dosis de radiación dirigida a los tumores cancerosos.
En estudios anteriores se ha observado que este tipo de exposición del corazón se asocia a problemas cardiacos generales. Sin embargo, este estudio matizado demostró que el riesgo de distintos tipos de arritmias puede variar significativamente en función de la fisiopatología y las estructuras cardiacas expuestas a distintos niveles de radiación.
“La exposición del corazón a la radiación durante el tratamiento del cáncer de pulmón puede tener efectos muy graves e inmediatos en la salud cardiovascular del paciente“, afirmó Raymond Mak, del Departamento de Oncología Radioterápica del Brigham and Women’s Hospital. “Esperamos informar no solo a oncólogos y cardiólogos, sino también a los pacientes que reciben radioterapia, sobre los riesgos para el corazón cuando se tratan tumores de cáncer de pulmón con radiación”, añadió.
Con el fin de clasificar los tipos de arritmias que se asocian a las subestructuras cardiacas que reciben radiación, los investigadores realizaron un análisis retrospectivo de 748 pacientes de Massachusetts tratados con radiación para el CPNM localmente avanzado. Los subtipos de arritmia catalogados incluyeron fibrilación auricular, aleteo auricular, otras taquicardias supraventriculares, bradiarritmia y taquiarritmia ventricular o asistolia.
Los análisis estadísticos del equipo indicaron que aproximadamente uno de cada seis pacientes experimentó al menos una arritmia de grado tres, con una mediana de tiempo de dos años hasta la primera arritmia. Las clasificaciones de grado tres se consideran acontecimientos graves que probablemente necesiten intervención o requieran hospitalización. También se observó que casi un tercio de los pacientes que experimentaron arritmias también sufrieron acontecimientos cardiacos adversos graves.
Las clases de arritmia descritas en el estudio no abarcan toda la gama de posibles problemas de ritmo cardiaco, pero los autores señalan que estas observaciones permiten comprender mejor las posibles vías fisiopatológicas y las posibles vías para minimizar la toxicidad cardiaca tras recibir radioterapia. Su trabajo también ofrece un modelo predictivo de la dosis de exposición y el tipo de arritmia esperada.
Colaboración
De cara al futuro, los investigadores creen que los oncólogos radioterápicos deberían colaborar con expertos en cardiología para comprender mejor los mecanismos de las lesiones cardiacas y su conexión con la radioterapia. Además, deberían aprovechar las ventajas de la radioterapia moderna para esculpir activamente la exposición a la radiación lejos de las regiones cardiacas específicas que presentan un alto riesgo de provocar arritmias. Según Mak, este estudio, junto con investigaciones anteriores, ayudará a la vigilancia, el cribado y a informar a los oncólogos radioterápicos sobre qué partes del corazón deben limitar la exposición a la radiación y, a su vez, mitigar las complicaciones.
“Una parte interesante de lo que hicimos fue aprovechar algoritmos de inteligencia artificial para segmentar estructuras como la vena pulmonar y partes del sistema de conducción para medir la exposición a la dosis de radiación en más de 700 pacientes. Esto nos ahorró muchos meses de trabajo manual”, explicó Mak. “Por lo tanto, este trabajo no solo tiene un impacto clínico potencial, sino que también abre la puerta al uso de la IA en la investigación de oncología radioterápica para agilizar el descubrimiento y crear conjuntos de datos más grandes”, concluyó.
