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Soluciones de patología basadas en IA predicen resultados de terapia dirigida a HER2 en cáncer colorrectal metastásico

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 05 Feb 2025
Imagen: Lunit SCOPE HER2 es una solución con IA diseñada para detectar el perfil de expresión de HER2 (foto cortesía de Lunit)
Imagen: Lunit SCOPE HER2 es una solución con IA diseñada para detectar el perfil de expresión de HER2 (foto cortesía de Lunit)

Un nuevo estudio ha destacado cómo el análisis basado en inteligencia artificial (IA) de HER2 y el microambiente tumoral (TME) puede mejorar la estratificación de los pacientes y predecir los resultados clínicos de manera más efectiva.

El estudio, publicado en el Journal of Clinical Oncology, demuestra cómo las soluciones avanzadas de patología de IA de Lunit (Seúl, Corea del Sur), Lunit SCOPE HER2 y Lunit SCOPE IO, pueden mejorar significativamente la evaluación del biomarcador HER2 y predecir los resultados clínicos en pacientes con cáncer colorrectal metastásico (CCRm) sometidos a terapias dirigidas a HER2. Este estudio presentó los resultados del ensayo clínico de fase II TRIUMPH, que involucró a 30 pacientes con CCRm HER2-positivo tratados con un régimen de terapia dual dirigida a HER2 que incluía Trastuzumab y Pertuzumab. La tecnología de IA de Lunit se utilizó para evaluar tanto el estado de HER2 como varios factores TME, con hallazgos notables. Lunit SCOPE HER2 logró una impresionante precisión del 86,7 % en comparación con las evaluaciones patológicas de inmunohistoquímica (IHQ) de HER2, y alcanzó una precisión del 100 % en la identificación de casos de HER2 IHC 3+.

El modelo de IA identificó a pacientes con una alta proporción de células tumorales con tinción HER2 IHC 3+ (AI-H3-high, >50 %), que mostraron mejores resultados clínicos que aquellos identificados utilizando métodos de evaluación HER2 convencionales. El estudio también utilizó Lunit SCOPE IO para el perfil detallado de TME, analizando las densidades de linfocitos, macrófagos y fibroblastos. Entre los pacientes AI-H3-high, aquellos con baja densidad de TME estromal (TME-low) experimentaron los resultados más favorables. Estos resultados subrayan el potencial de las herramientas de patología impulsadas por IA para revolucionar la oncología de precisión. Al proporcionar un análisis más preciso y detallado del estado de HER2 y las características de TME, las soluciones de Lunit ofrecen un mejor método para la estratificación de pacientes y la predicción de respuestas a terapias dirigidas a HER2 que están actualmente disponibles o en desarrollo. Esta capacidad puede conducir a planes de tratamiento más personalizados, mejorando en última instancia los resultados para los pacientes con cáncer colorrectal metastásico y potencialmente para otros cánceres con amplificación de HER2.

"Este estudio pone de relieve el potencial de la tecnología de IA para redefinir la forma en que evaluamos los biomarcadores y predecimos las respuestas al tratamiento", afirmó el Dr. Takayuki Yoshino, investigador principal del estudio. "La capacidad de estratificar a los pacientes con mayor precisión conducirá a opciones de tratamiento más personalizadas, lo que mejorará los resultados para los pacientes con cáncer colorrectal metastásico HER2-positivo".

"Los hallazgos de este estudio demuestran cómo las soluciones impulsadas por IA de Lunit, Lunit SCOPE HER2 y Lunit SCOPE IO, pueden brindar a los médicos información útil para refinar las estrategias de tratamiento", agregó Brandon Suh, director ejecutivo de Lunit.

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