Modelo predictivo basado en imagenología por resonancia magnética multiparámetrica para la respuesta a la quimioterapia en pacientes con cáncer colorrectal y mutaciones genéticas.

Los pacientes que presentan mutaciones genéticas como KRAS, NRAS y BRAF muestran respuestas altamente variables a la quimioterapia, lo que plantea desafíos para la optimización del tratamiento. La resonancia magnética multiparamétrica (MRI), con su capacidad no invasiva para evaluar en detalle las características tumorales, ha mostrado promesa en la evaluación de la respuesta al tratamiento y en la predicción de los resultados terapéuticos. Esta tecnología tiene el potencial de guiar estrategias personalizadas de tratamiento adaptadas a perfiles individuales de pacientes, mejorando la precisión y efectividad del cuidado del cáncer colorrectal. Para crear un modelo predictivo basado en MRI multiparamétrica para evaluar la eficacia de la quimioterapia en pacientes con cáncer colorrectal y mutaciones genéticas.

Este estudio retrospectivo se llevó a cabo en un hospital terciario, analizando 157 pacientes con cáncer colorrectal y mutaciones genéticas tratados entre agosto de 2022 y diciembre de 2023. Basándose en los resultados de la quimioterapia, se categorizaron a los pacientes en grupos de respuesta favorable (n = 60) e inadecuada (n = 50). Se realizaron análisis de regresión logística univariada y multivariada para identificar predictores independientes de la eficacia de la quimioterapia. Se construyó una nomograma predictiva utilizando variables significativas, y su rendimiento se evaluó mediante la curva ROC (AUC) tanto en el conjunto de entrenamiento como en el conjunto de validación.

El análisis univariado identificó que la diferenciación tumoral, la relación de intensidad T2, la distancia tumor-anal y la metástasis linfática detectada por MRI estaban significativamente asociadas con la respuesta a la quimioterapia (P < 0.05). La regresión logística multivariada confirmó estos cuatro parámetros como predictores independientes. El modelo predictivo demostró una discriminación fuerte, con un AUC de 0.938 (sensibilidad: 86%; especificidad: 92%) en el conjunto de entrenamiento y 0.942 (sensibilidad: 100%; especificidad: 83%) en el conjunto de validación. Establecimos y validamos un modelo basado en MRI multiparamétrica para predecir la respuesta a la quimioterapia en pacientes con cáncer colorrectal y mutaciones genéticas.

Este modelo tiene potencial para guiar estrategias personalizadas de tratamiento.