Un estudi sorgit d'un projecte de final de cicle de l'Institut Roger de Llúria de Barcelona, amb la col·laboració de professionals de l'IDI·Metropolitana Sud, ha analitzat les possibilitats de la radiòmica combinada amb la intel·ligència artificial per millorar la caracterització i el seguiment dels tumors cerebrals. La revisió, publicada al Journal of Medical Imaging and Radiation Sciences, destaca el paper dels tècnics en imatge mèdica i assenyala els reptes pendents per a la seva aplicació clínica.
La radiòmica és una tècnica que extreu centenars de paràmetres quantitatius de les imatges mèdiques (ressonància magnètica, TC, PET) que són imperceptibles per a l'ull humà, però que poden aportar informació valuosa sobre l'heterogeneïtat dels tumors. El treball recull evidència publicada entre 2012 i 2024 i posa èmfasi en la importància del coneixement dels tècnics en imatge mèdica per garantir la qualitat i reproductibilitat de les anàlisis.
Segons la literatura revisada, aquesta tècnica podria facilitar la classificació de gliomes abans de la cirurgia i la caracterització no invasiva d'alteracions moleculars clau. Tot i que estudis previs han reportat precisions elevades en la diferenciació de subtipus moleculars, els autors remarquen que aquests resultats provenen de models de recerca no validats externament de manera generalitzada. Si es confirma el seu rendiment, podrien reduir la necessitat de biòpsies i afavorir tractaments més personalitzats.
La revisió també aborda com els models d'aprenentatge automàtic aplicats a la imatge podrien ajudar a distingir la progressió real del tumor de la pseudoprogressió, evitant modificacions terapèutiques innecessàries. S'explora també el potencial per anticipar la resposta al tractament i la supervivència, així com la radiogenòmica, tot i que aquestes aplicacions es troben encara en fase de recerca i no són una alternativa fiable a la confirmació histopatològica.
Els autors insisteixen que la radiòmica encara no és una pràctica clínica consolidada. Identifiquen reptes metodològics i ètics com la manca de protocols estandarditzats, la variabilitat en la segmentació i l'escassetat d'estudis multicèntrics validats. Recomanen harmonitzar procediments, treballar amb dades obertes i establir marcs de governança per equilibrar l'intercanvi d'informació i la confidencialitat. Calen estudis prospectius multicèntrics i validació externa abans de la seva incorporació rutinària.
