Antecedentes: Predecir si un tratamiento demostrará un beneficio clínico significativo antes de comprometerse con un ensayo a gran escala sigue siendo una necesidad médica importante sin resolver en oncología. Los organoides derivados de pacientes (PDO) recapitulan la sensibilidad individual a fármacos del tumor, pero no se han utilizado para pronosticar resultados de ensayos a nivel poblacional. Desarrollamos SCOPE (Screening-to-Clinical Outcome Prediction Engine), una plataforma que integra cribado farmacológico de PDO con modelado pronóstico clínico para predecir la supervivencia libre de progresión mediana a nivel de brazo (mPFS) y la tasa de respuesta objetiva (ORR) sin acceso a datos de resultado de ensayos.
Pacientes y métodos: SCOPE fue entrenado con 54 líneas de tratamiento de pacientes con cáncer colorrectal metastásico (mCRC, n=15) y adenocarcinoma ductal pancreático metastásico (mPDAC, n=39) con datos clínicos coincidentes y cribado farmacológico de PDO en 9 compuestos. Un módulo de Puntuación Clínica captura el pronóstico basal; un módulo de Puntuación de Cribado Farmacológico cuantifica la sensibilidad del organismo específica del tratamiento. Para predecir resultados de ensayos, se generan perfiles de pacientes sintéticos a partir de criterios de elegibilidad publicados y se cotejan con un banco de 81 líneas de PDO.
Las predicciones fueron validadas externamente contra 32 brazos de 23 ensayos publicados, la clasificación de tratamientos fue evaluada en 8 comparaciones cara a cara, y la aplicabilidad prospectiva fue probada para daraxonrasib (RMC-6236), un nuevo inhibidor pan-RAS en mPDAC. Resultados: El mPFS predicho mostró fuerte concordancia con los resultados publicados (R²=0,85, MAE=0,82 meses; r de Pearson=0,92, P
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