Biomarcador basado en TC mejora el pronóstico del cáncer gástrico; el mercado de imagen PET crece; avances en la investigación de tumores neuroendocrinos
Investigadores brasileños desarrollaron un biomarcador basado en tomografía computarizada (TC) llamado VMD que combina la radiodensidad de la grasa visceral y el músculo para predecir el pronóstico del cáncer gástrico, con una supervivencia de los pacientes que oscila entre 13,8 y 58,5 meses. Se proyecta que el mercado global de imagen PET crezca hasta 1.400 millones de dólares para 2032 a medida que aumenten los casos de cáncer en todo el mundo. La investigación sobre tumores neuroendocrinos avanza con nuevo financiamiento y estudios sobre las vías de señalización Hedgehog.
Investigadores de la Universidad Estatal de Campinas (UNICAMP) en Brasil han identificado un nuevo biomarcador, denominado VMD, que podría ayudar a determinar el pronóstico de los pacientes con cáncer gástrico. El marcador combina datos sobre la radiodensidad de la grasa visceral y el músculo de tomografías computarizadas (TC) de rutina, distinguiendo a los pacientes con mayor riesgo de progresión desfavorable de la enfermedad. El estudio analizó datos de 461 pacientes con cáncer gástrico tratados en la UNICAMP durante casi diez años, con resultados publicados en la revista Clinical Nutrition Espen.
En el estudio, valores más altos de radiodensidad del tejido adiposo se asociaron con un peor pronóstico, mientras que valores más altos para el músculo se asociaron con un resultado más favorable. Los pacientes con los peores indicadores de VMD tuvieron una supervivencia mediana de 13,8 meses, en comparación con 58,5 meses para aquellos con valores de VMD más bajos. Los investigadores afirmaron que el marcador VMD podría complementar el estadiaje tumoral tradicional en el futuro, allanando el camino para un enfoque de tratamiento más personalizado.
Este enfoque en la evaluación individualizada del paciente se alinea con tendencias más amplias en oncología. La Organización Mundial de la Salud (OMS) proyecta que los casos de cáncer globales superarán los 35 millones para 2050, un aumento del 77% en comparación con los niveles de 2022. Solo en Estados Unidos, los investigadores proyectaron 2.041.910 nuevos casos de cáncer y 618.120 muertes por cáncer para 2025. Estas cifras están impulsando la modernización de la infraestructura diagnóstica, con la imagen por tomografía por emisión de positrones (PET) convirtiéndose en un componente crítico.
La imagen PET evalúa cómo funcionan los tejidos y órganos a nivel celular y metabólico utilizando trazadores radiactivos, siendo el más común el fluorodesoxiglucose (FDG). Esto permite a los médicos identificar la actividad biológica antes de que los cambios estructurales aparezcan en las imágenes convencionales. Se proyecta que los ingresos globales del mercado de tomografía por emisión de positrones crezcan de 1.130,0 millones de USD en 2025 a 1.447,4 millones de USD para 2032, con una CAGR del 3,61%.
Más allá del diagnóstico y estadiaje del cáncer, la imagen PET se está expandiendo a la neurología para la evaluación de la enfermedad de Alzheimer, la cardiología para la evaluación del tejido cardíaco, la investigación de medicina de precisión y la teranóstica para la planificación del tratamiento dirigido. Esto refleja un cambio en la oncología hacia modelos de atención basados en el valor y una infraestructura que respalda las decisiones de tratamiento personalizadas a lo largo de la trayectoria del paciente.
En otras áreas de la investigación oncológica, los tumores neuroendocrinos (NET) están recibiendo más atención a pesar de haber sido históricamente poco estudiados. La Fundación para la Investigación de Tumores Neuroendocrinos (NETRF) otorga subvenciones de Investigador para apoyar la investigación en este campo. Trabajos recientes han destacado el papel de la señalización de Hedgehog en los tumores de NET y la inmunosenescencia, con hallazgos previstos para su publicación en la revista Signal Transduction and Targeted Therapy.
Los avances tanto en biomarcadores pronósticos como en tecnologías de imagen representan la evolución continua de la medicina de precisión en oncología, donde las decisiones de tratamiento están cada vez más informadas por diagnósticos moleculares, imagen funcional y características individuales del paciente, y no solo por el estadiaje tumoral.