(UroToday.com) La Reunión Anual de 2024 de la Sociedad Estadounidense de Oncología Clínica (ASCO), celebrada en Chicago, IL, del 31 de mayo al 4 de junio, acogió la sesión de carteles: Cáncer genitourinario: próstata, testículo y pene. El Dr. Mark Markowski presentó los resultados de la validación pronóstica del biomarcador de inteligencia artificial multimodal (MMAI) basado en patología en pacientes con cáncer de próstata metastásico sensible a hormonas (mHSPC) del ensayo CHAARTED (ECOG-ACRIN EA3805).

El ensayo CHAARTED (Chemohormonal Therapy versus Androgen Ablation Randomized Trial for Extensive Disease in Prostate Cancer) investigó la eficacia de la quimioterapia combinada con docetaxel y terapia de privación de andrógenos (ADT) en comparación con la terapia de privación de andrógenos sola en pacientes con cáncer de próstata metastásico sensible a hormonas (. mHSPC).¹

El biomarcador de pronóstico multimodal basado en patología digital (MMAI) de ArteraAI utiliza imágenes de histopatología digital de biopsia y datos clínicos para estratificar el riesgo de pacientes con cáncer de próstata localizado y predecir el riesgo de metástasis a distancia. Recientemente, ArteraAI Prostate se desarrolló y validó en cáncer de próstata localizado para proporcionar una estratificación del riesgo más precisa para múltiples criterios de valoración que la clasificación de grupos de riesgo de la NCCN.²

El objetivo de este estudio fue validar el biomarcador ArteraAI MMAI en mHSPC. Esta validación se realizó utilizando un subconjunto de pacientes del ensayo CHAARTED (n = 456/790, 57,7%), con el objetivo de evaluar la eficacia de los biomarcadores para predecir el resultado en este grupo de pacientes específico. Los pacientes incluidos debían tener los siguientes datos: edad en el momento del diagnóstico, PSA inicial, estadio T e imágenes histopatológicas digitales disponibles de biopsia o prostatectomía para la validación del MMAI.

Se compararon las características iniciales de los pacientes para examinar el equilibrio entre los pacientes incluidos y excluidos: pacientes con o sin patología digital (DPEP versus no DPEP). Las características se muestran en la siguiente tabla. Además, utilizando las directrices de la NCCN,³ Los investigadores definieron cuatro grupos de pronóstico basados ​​en combinaciones de tamaño del tumor (alto (HV) versus bajo (LV)) y enfermedad sincrónica (S) versus metacrónica (M).

1. LV-M
2. HV-M
3. LV-S
4. HV-S

Utilizando el modelo MMAI existente, se generaron resultados y se evaluó su capacidad de pronóstico para la supervivencia general (SG) en modelos de riesgos proporcionales de Cox. Estos grupos clínicos se evaluaron mediante análisis multivariable (MVA) que incluyó el grupo de riesgo y el tratamiento de MMAI.

La mediana de seguimiento de los pacientes censurados fue de 4,1 (RIQ: 3,3-5,0) años y la SG estimada a 5 años en los grupos de MMAI alto, intermedio y bajo fue del 39 %, 58 % y 83 %, respectivamente (log- rango p=
De los pacientes incluidos, 370 (81,1%) fueron clasificados como MMAI alto y 86 (18,9%) como riesgo intermedio/bajo. Se disponía de datos de 394/456 pacientes para clasificarlos en los cuatro subgrupos mencionados anteriormente:

• VI-M (n=57) MMAI-Alto 56,1%
• IC-M (n = 29) Alto MMAI 69%
• VI-S (n=66) Alto MMAI 86,4%
• HV-S (n=242) Alto MMAI 92,6%

En el análisis multivariable, el modelo MMAI del grupo de alto riesgo fue pronóstico para la SG (HR: 1,77 (IC 95%: 1,10-2,84) p = 0,02) ajustando por brazo de tratamiento, estado de volumen (HV vs LV) y estadio en el momento del diagnóstico (S vs M). Como se muestra en la siguiente tabla:

El Dr. Markowski concluyó su presentación con los siguientes mensajes:

• Se descubrió que el modelo ArteraAI MMAI es un pronóstico de SG entre un subgrupo de hombres con mHSPC en CHAARTED.
• El impacto pronóstico de la SG persistió al controlar el tratamiento, la carga metastásica (HV versus LV) y el estado metastásico (S versus M) en el momento del diagnóstico.
• Las investigaciones futuras incluirán el desarrollo de un modelo MMAl mejorado para el cáncer de próstata avanzado y posiblemente predecir el beneficio del docetaxel.

Presentado por: Mark Christopher Markowski, MD, PhD, oncólogo genitourinario, Universidad Johns Hopkins, Baltimore, MD

Escrito por: Julian Chavarriaga, MD – Miembro clínico de la Sociedad de Oncología Urológica (SUO) de la Universidad de Toronto, @chavarriagaj en Twitter durante la Reunión Anual de 2024 de la Sociedad Estadounidense de Oncología Clínica (ASCO) celebrada en Chicago, IL, el 31 de mayo^calle y el 4 de junio^y.

Referencias:

1. Kyriakopoulos CE, Chen YH, Carducci MA, Liu G, Jarrard DF, Hahn NM, Shiffrin DH, Dreicer R, Hussein M, Eisenberger M, Kohli M, Plimack ER, Vogelzang NJ, Picus J, Cooney MM, García JA, DiPaola RS , Sweeney CJ. Terapia quimiohormonal en el cáncer de próstata metastásico sensible a hormonas: un análisis de supervivencia a largo plazo del ensayo aleatorizado de fase III E3805 CHAARTED. J Clin Oncol. 10 de abril de 2018;36(11):1080-1087. doi: 10.1200/JCO.2017.75.3657. Publicación electrónica de 2018, 31 de enero. PMID: 29384722; PMCID: PMC5891129.
2. Esteva A, Feng J, van der Wale D, et al. Personalización del tratamiento del cáncer de próstata mediante aprendizaje profundo multimodal en un ensayo clínico aleatorizado de fase III. Números NPJ Med. 8 de junio de 2022; 5 (1): 71.
3. NCCN. Directrices de práctica clínica de la NCCN en oncología y cáncer de próstata. 2024; v3.2024.https://www.nccn.org/professionals/physician_gls/pdf/prostate.pdf