Un estudio propone un catálogo estandarizado para integrar los biomarcadores de imagen en la práctica clínica

Investigadores españoles integrados en la Red de Enfermedades Inflamatorias (RICORS-REI) han participado en un estudio, publicado en la revista 'Insights into Imaging', que propone un catálogo estandarizado e interoperable para describir los biomarcadores de imagen con un lenguaje común y facilitar su integración en la investigación y la práctica clínica.

Los biomarcadores de imagen son aquellos obtenidos mediante pruebas de imagen, tales como la resonancia magnética (RM), tomografía axial computarizada (TAC) o la tomografía por emisión de positrones (PET), y sirven para evaluar las enfermedades o la respuesta al tratamiento. Actualmente, desempeñan un papel cada vez más relevante en la práctica clínica, ofreciendo un tratamiento personalizado a cada paciente en combinación con otras tecnologías

Los científicos señalan que los biomarcadores suelen describirse de forma heterogénea entre hospitales, especialidades médicas y organismos reguladores, lo que dificulta su comparación y reutilización entre centros. Según los autores, esta heterogeneidad supone un "gran obstáculo" para alcanzar la medicina de precisión.

"La principal ventaja es que permite que los biomarcadores de imagen se describan y documenten de forma homogénea, independientemente del hospital, la plataforma tecnológica o el área clínica en la que se utilicen", explican los doctores Pablo Rodríguez y Paula Doria, del Grupo de Investigación Biomédica en Imagen (GIBI2 30) del Instituto de Investigación Sanitaria La Fe (IIS La Fe).

"La estandarización ayuda a que los biomarcadores se midan e interpreten de manera consistente entre distintos centros. Esto reduce la variabilidad de metodologías, facilita la comparación de resultados y mejora la generación de evidencia científica sólida para evaluar nuevos tratamientos", añade Rodríguez.

Los investigadores afirman que la propuesta del catálogo también puede contribuir al desarrollo de la medicina personalizada. Así, indican que disponer de descriptores comunes permite conocer con precisión qué mide cada biomarcador, en qué contexto clínico resulta útil y cuál es el nivel de evidencia científica que respalda su uso. "Esto podría favorecer una selección más adecuada de biomarcadores para cada paciente y una toma de decisiones clínicas más informada", añaden.

La inteligencia artificial es otro de los ámbitos que podría verse beneficiado. Los algoritmos necesitan grandes cantidades de datos bien caracterizados para entrenarse y validarse de forma fiable. "La interoperabilidad es un requisito fundamental. Los algoritmos necesitan datos bien definidos, comparables y trazables para poder entrenarse, validarse y utilizarse de forma fiable. Un catálogo estandarizado facilita el intercambio de información entre instituciones, mejora la reproducibilidad de los modelos y aumenta la transparencia", subraya Borrell.

EL OBSTÁCULO DE LA FRAGMENTACIÓN

Los científicos subrayan que, pese a todos los posibles beneficios, la incorporación de los biomarcadores de imagen a la práctica clínica y a la investigación es todavía incipiente. Según los autores, una de las principales razones es la fragmentación de la información: los datos relevantes sobre cada biomarcador suelen encontrarse dispersos entre artículos científicos, bases de datos y documentos técnicos.

El resultado es que dos investigadores pueden estar trabajando con el mismo biomarcador utilizando descripciones diferentes, o que un hospital tenga dificultades para reproducir los resultados obtenidos en otro centro.

La propuesta de este equipo parte de un concepto que está transformando toda la investigación biomédica: los principios FAIR, establecidos en 2016 por un grupo de investigadores biomédicos liderados por el doctor Mark D. Wilkinson. FAIR es el acrónimo de 'Findable, Accessible, Interoperable and Reusable' (localizable, accesible, interoperable y reutilizable). Se trata de un conjunto de criterios diseñados para garantizar que los datos científicos puedan ser localizados con facilidad, compartirse entre distintos sistemas y reutilizarse en nuevas investigaciones.

Aunque estos principios se aplican cada vez más a bases de datos genómicas o clínicas, los autores sostienen que los biomarcadores de imagen también necesitan adaptarse a esta filosofía.