QPET_RADIOMICS: Advanced image quantification for personalized cancer treatments

El Proyecto QPET_RADIOMICS plantea el desarrollo de las actividades necesarias para la comercialización de un nuevo sistema de soporte a la decisión clínica basado en el uso de parámetros derivados de imágenes PET de pacientes de cáncer de mama y de imagen PET y RMI de pacientes con deterioro cognitivo.

El sistema estará centrado en el concepto radiómica, tecnología basada en la obtención de información clínica diagnóstica y prognóstica a partir de parámetros cuantitativos de las imágenes médicas. La investigación previa demuestra la alta capacidad de la radiómica para poder predecir tipos de tumores en oncología y la evolución del deterioro cognitivo en neurología. Además, la tecnología radiómica no necesita de pruebas adicionales por lo que el servicio se podrá ofrecer a un coste extremadamente bajo. Permite una medicina más personalizada y con mayores tasas de supervivencia al ayudar a discriminar entre los posibles tratamientos en función de su efectividad.

De forma más específica, el proyecto plantea la puesta en valor de las herramientas de procesado de imagen avanzada, las bases de datos de estudios oncológicos y las bases de datos de imágenes de neurología que han sido desarrolladas en proyectos previos del Servicio de Medicina Nuclear del Complejo Hospitalario Universitario de Santiago de Compostela (CHUS), líderes del proyecto. La contribución del CiTIUS al proyecto se centra principalmente en el desarrollo de nuevos sistemas basados en aprendizaje automático (machine learning) para la clasificación automática de subtipos tumorales en cáncer de mama y para la predicción de la evolución de pacientes con deterioro cognitivo hacia la enfermedad de Alzheimer, a partir de los datos obtenidos sobre imágenes PET-RMI en el proceso de radiómica.

Objetivos

El proyecto se estructura en las siguientes tres fases:

FASE 1: Protección de la Propiedad Intelectual. Incluye la protección de las bases de datos, el registro del software y la realización de un estudio de libertad operacional de cara a la futura patentabilidad del sistema.

FASE 2: Integración de herramientas en QPET-RADIOMICS. Incluye la integración de desarrollos previos en una plataforma web, el desarrollo de nuevos sistemas de clasificación automática, y la realización de estudios de usabilidad y reproducibilidad.

FASE 3: Plan de transferencia y lanzamiento beta. Incluye la obtención de certificaciones, el lanzamiento de la beta del sistema y la difusión del mismo.

La colaboración del CiTIUS se centrará en la fase 2, concretamente en el desarrollo de nuevos sistemas de clasificación de subtipos de tumores de mama y la predicción de la evolución del deterioro cognitivo hacia la enfermedad de Alzheirmer, mediante técnicas de aprendizaje automático y predicción aplicadas a los parámetros cuantitativos en el proceso de radiómica.

El Proyecto QPET_RADIOMICS plantea el desarrollo de las actividades necesarias para la comercialización de un nuevo sistema de soporte a la decisión clínica basado en el uso de parámetros derivados de imágenes PET de pacientes de cáncer de mama y de imagen PET y RMI de pacientes con deterioro cognitivo. El sistema estará centrado en el concepto radiómica, tecnología basada en la obtención de información clínica diagnóstica y prognóstica a partir de parámetros cuantitativos de las imágenes médicas. La investigación previa demuestra la alta capacidad de la radiómica para poder predecir tipos de tumores en oncología y la evolución del deterioro cognitivo en neurología. Además, la tecnología radiómica no necesita de pruebas adicionales por lo que el servicio se podrá ofrecer a un coste extremadamente bajo. Permite una medicina más personalizada y con mayores tasas de supervivencia al ayudar a discriminar entre los posibles tratamientos en función de su efectividad. De forma más específica, el proyecto plantea la puesta en valor de las herramientas de procesado de imagen avanzada, las bases de datos de estudios oncológicos y las bases de datos de imágenes de neurología que han sido desarrolladas en proyectos previos del Servicio de Medicina Nuclear del Complejo Hospitalario Universitario de Santiago de Compostela (CHUS), líderes del proyecto. La contribución del CiTIUS al proyecto se centra principalmente en el desarrollo de nuevos sistemas basados en aprendizaje automático (machine learning) para la clasificación automática de subtipos tumorales en cáncer de mama y para la predicción de la evolución de pacientes con deterioro cognitivo hacia la enfermedad de Alzheimer, a partir de los datos obtenidos sobre imágenes PET-RMI en el proceso de radiómica.El proyecto se estructura en las siguientes tres fases: FASE 1: Protección de la Propiedad Intelectual. Incluye la protección de las bases de datos, el registro del software y la realización de un estudio de libertad operacional de cara a la futura patentabilidad del sistema. FASE 2: Integración de herramientas en QPET-RADIOMICS. Incluye la integración de desarrollos previos en una plataforma web, el desarrollo de nuevos sistemas de clasificación automática, y la realización de estudios de usabilidad y reproducibilidad. FASE 3: Plan de transferencia y lanzamiento beta. Incluye la obtención de certificaciones, el lanzamiento de la beta del sistema y la difusión del mismo. La colaboración del CiTIUS se centrará en la fase 2, concretamente en el desarrollo de nuevos sistemas de clasificación de subtipos de tumores de mama y la predicción de la evolución del deterioro cognitivo hacia la enfermedad de Alzheirmer, mediante técnicas de aprendizaje automático y predicción aplicadas a los parámetros cuantitativos en el proceso de radiómica. - Alberto José Bugarín Diz, Juan Carlos Vidal Aguiar, José María Alonso Moral