Una investigación desarrollada por profesionales del Servicio de Neurocirugía del Hospital Universitario Río Hortega de Valladolid ha logrado un hito internacional en neuro-oncología: la validación prospectiva, mediante biopsias y análisis molecular, de un modelo de inteligencia artificial capaz de identificar la infiltración microscópica del glioblastoma más allá del realce en resonancia magnética.

El estudio, realizado en el marco del ensayo clínico SupraGlio (NCT05735171), ha sido publicado -como artículo y portada- en el último número de la Revista Neuro-Oncology, una de las publicaciones de mayor impacto en el ámbito de la oncología cerebral (Factor de impacto: 13.1, Cuartil Q1 en Clinical Neurology y Oncology, Percentil de ranking: 98.6%).

El trabajo incluyó 27 pacientes recién diagnosticados y un total de 58 biopsias dirigidas mediante neuronavegación a zonas clasificadas por el modelo GlioMap como de alto riesgo (HRoR) o bajo riesgo (LRoR) de recurrencia, siempre fuera del borde de realce tumoral. La infiltración histopatológica sirvió como referencia para evaluar la precisión del algoritmo.

Los resultados confirman una exactitud del 81 % y un AUC de 0.84, demostrando la capacidad del modelo para distinguir tejido infiltrado de áreas no afectadas. Además, el análisis transcriptómico de 48 muestras reveló un gradiente molecular progresivo desde las zonas LRoR hacia las HRoR y el núcleo tumoral. En las regiones de mayor riesgo se observó una sobreexpresión de genes asociados a invasión y angiogénesis (CD44, CHI3L1, STAT3, VEGFA) y una pérdida de marcadores neuronales (MBP, GABRA1), lo que confirma una transición hacia un fenotipo mesenquimal más agresivo.

El estudio también aporta evidencia clínica de gran relevancia: los pacientes que, tras la cirugía, mantenían un volumen residual de HRoR superior a 1.6 cm³ presentaron una supervivencia global y libre de progresión significativamente menor (P = .04 y P = .008, respectivamente). Este hallazgo refuerza el valor pronóstico del mapa de infiltración generado por IA.


Más información en:

GlioMap (4.7 MB ) (15pages)


Y también en este podcast de la Society of Neuro-Oncology:

https://soc-neuro-onc.libsyn.com/oauthor-interviews-prospective-biopsy-controlled-validation-of-an-ai-model-for-predicting-glioblastoma-infiltration-results-from-the-supraglio-trial Este enlace se abrirá en una ventana nueva.