Development and external evaluation of MRI and clinical models for pathological complete response in breast cancer
Este estudo descobriu que a adição de resumos de sinais de RM de pré-tratamento fixos a modelos clínicos não melhorou significativamente a predição externa da resposta patológica completa no câncer de mama, sugerindo que uma avaliação adicional da calibração, incerteza e utilidade clínica é necessária antes que tais dados de RM possam ser usados para a comunicação da resposta ao tratamento.
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Antes de uma mulher se submeter a uma cirurgia para câncer de mama, os médicos frequentemente administram medicamentos potentes para reduzir o tumor primeiro. Essa abordagem, conhecida como terapia neoadjuvante, pode às vezes eliminar o câncer inteiramente, um resultado que os médicos chamam de "resposta patológica completa". Quando isso acontece, o tumor desaparece tão completamente que um patologista não consegue encontrar células cancerígenas remanescentes sob um microscópio. Alcançar esse desfecho é uma grande vitória, pois está ligado a uma melhor sobrevivência a longo prazo, especialmente para tipos agressivos da doença. No entanto, prever quem alcançará esse desaparecimento total antes mesmo do tratamento começar é difícil. Atualmente, os médicos dependem de informações básicas, como a idade da paciente e os marcadores biológicos específicos do tumor, para fazer essas estimativas. A questão tem sido, há muito tempo, se adicionar um olhar detalhado sobre o tumor usando ressonância magnética (RM) poderia tornar essas previsões significativamente mais precisas, permitindo conversas mais personalizadas entre médicos e pacientes sobre o que esperar.
Um pesquisador do King's College London decidiu responder a essa questão construindo e testando modelos computacionais projetados para prever esse desfecho. O estudo não envolveu novos pacientes ou novos exames; em vez disso, utilizou dados existentes e anonimizados de dois grandes e conhecidos ensaios de câncer de mama. O pesquisador primeiro construiu as ferramentas de previsão usando dados de quase mil pacientes no ensaio I-SPY2. Esses modelos foram alimentados com dois tipos de informações. O primeiro era um perfil clínico padrão: a idade da paciente e o status de três receptores fundamentais nas células cancerígenas, que determinam como o tumor se comporta e responde ao tratamento. O segundo tipo de informação veio dos exames de ressonância magnética realizados antes do início do tratamento. Especificamente, o modelo observou doze medições específicas derivadas dos padrões de brilho e contraste do tumor no exame, resumindo a aparência do tumor sem medir seu tamanho ou forma exatos.
O objetivo era ver se a adição dessas doze medições de RM à informação básica de idade e receptores melhoraria a capacidade do modelo de adivinhar o desfecho. Para testar isso de forma justa, o pesquisador pegou os modelos que foram construídos e os "congelou", o que significa que eles foram travados e não poderiam ser alterados. Esses modelos congelados foram então aplicados a um grupo completamente separado de 166 pacientes do ensaio mais antigo, o I-SPY1, um grupo que os modelos nunca tinham visto antes. Esta etapa é crucial porque testa se o modelo funciona em um cenário diferente ou se ele simplesmente memorizou os padrões do primeiro grupo. O pesquisador comparou o desempenho do modelo que usava apenas idade e receptores contra o modelo que também incluía os dados de RM.
Os resultados mostraram que a adição dos dados de RM não melhorou a previsão. Na verdade, o modelo que utilizava apenas a informação clínica básica teve um desempenho ligeiramente superior ao que incluía os exames de RM quando testado no novo grupo de pacientes. O modelo com os dados de RM não proporcionou uma estimativa mais precisa da chance de uma resposta completa. Além disso, o estudo observou quão estáveis eram essas previsões. Se o pesquisador tivesse construído o modelo novamente usando um conjunto ligeiramente diferente de pacientes do mesmo grupo, as previsões para um paciente individual mudariam drasticamente? A análise revelou que as previsões do modelo que incluía a RM eram muito menos estáveis. A probabilidade estimada de cura para um paciente específico poderia oscilar quase nove pontos percentuais apenas mudando o grupo de pessoas usado para construir o modelo, enquanto o modelo mais simples era muito mais consistente.
O estudo também examinou quão bem os modelos calibraram suas previsões. Um bom modelo não deve apenas classificar os pacientes corretamente, mas também prever probabilidades que correspondam à realidade. Por exemplo, se um modelo prevê que 30 por cento dos pacientes terão uma resposta completa, então aproximadamente 30 por cento deles devem realmente alcançá-la. Neste estudo, todos os modelos tenderam a superestimar as chances de sucesso, prevendo uma probabilidade de cura maior do que a que foi realmente observada nos pacientes. O modelo que incluiu os dados de RM foi particularmente propenso a essa superestimação. Os pesquisadores concluíram que, embora os exames de RM contenham uma vasta quantidade de informações, a forma específica como essas doze medições foram resumidas e adicionadas aos dados clínicos básicos não ajudou. O estudo explicitamente descartou a ideia de que esse resumo compacto e específico da RM oferece uma melhoria confiável para prever a resposta ao tratamento neste contexto.
Em última análise, a pesquisa sugere que, para o propósito de informar a uma paciente suas chances específicas de uma cura completa antes do início do tratamento, adicionar esses resumos fixos de RM ao status de idade e receptores não proporciona um benefício claro. O estudo não encontrou evidências de que os dados de RM melhoraram a precisão das previsões ou que tornaram os modelos mais confiáveis. Os pesquisadores enfatizaram que, antes que tais ferramentas pudessem ser usadas para orientar decisões ou conversas médicas difíceis, elas precisariam demonstrar melhor precisão em testes externos e mostrar que suas previsões permanecem estáveis. Até lá, a complexidade adicional dos dados de RM não justifica seu uso sobre a informação clínica mais simples e consistente para esta tarefa específica de previsão.
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