Pronóstico y predicción en glioblastoma con biomarcadores de imagen basados en modelos matemáticos

El glioblastoma es el tumor cerebral primario mas maligno y letal conocido. Actualmente, la supervivencia media de los pacientes diagnosticados con esta enfermedad es de algo mas de un ano si se aplica el tratamiento estandar, que consiste en la maxima reseccion posible del tumor y posteriores sesiones de radioterapia y quimioterapia. La respuesta es variable, y en el caso de GBM multiples, las cifras de supervivencia se reducen a 8-10 meses. Entender la malignidad de esta enfermedad tan letal es de gran interes. La publicacion de trabajos radiomicos ha crecido notablemente en los ultimos anos. La hipotesis principal de estos trabajos es que a partir de las imagenes medicas, se pueden extraer medidas de diferentes caracteristicas del tumor que podrian estar relacionadas con la enfermedad del paciente. Paralelamente, tambien ha experimentado un auge la publicacion de otros estudios cuya base es la modelizacion matematica de estas enfermedades. Mediante ecuaciones matematicas, compuestas por variables y parametros relacionados con caracteristicas de la enfermedad, se simula en el ordenador el crecimiento de la enfermedad o la respuesta a determinados tratamientos. Es una herramienta muy potente como fuente para lanzar hipotesis. En esta tesis, nuestro objetivo principal fue analizar si la morfologia del glioblastoma, visualizada en imagenes medicas de resonancia magnetica utilizadas de rutina para el diagnostico, podria estar relacionada con la agresividad del tumor y la respuesta al tratamiento. Para llevar a cabo este objetivo abordamos los siguientes problemas: Disenamos nuevos biomarcadores morfologicos, con alto sentido fisico para un futuro uso en clinica, basados en algoritmos matematicos de crecimiento de glioblastoma. Para que los resultados fueran robustos, recopilamos la mayor cantidad posible de exploraciones de alta resolucion, facilitadas por los hospitales colaboradores. Tambien recopilamos exploraciones de un repositorio publico internacional de cancer, y concretamente de glioblastoma, para contrastar y validar nuestros resultados. Todos los biomarcadores se cuantificaron de manera precisa, previa recopilacion de exploraciones reales de resonancia magnetica de alta resolucion espacial, y el desarrollo de una nueva metodologia de extraccion y cuantificacion en 3D de caracteristicas morfologicas del tumor a partir de estas imagenes medicas. Analizamos el valor pronostico de cada uno de estos biomarcadores, relacionando su magnitud con el tiempo de supervivencia de los pacientes y sus tratamientos. Elaboramos modelos matematicos pronostico para cuantificar si la combinacion de estos biomarcadores incrementaba la clasificacion pronostica. Para evitar efectos de ``overfitting'', en estos modelos debiamos incorporar un numero reducido de variables en los modelos. Finalmente, analizamos el valor predictivo de los resultados obtenidos con las simulaciones del modelo de crecimiento de glioblastoma. Para ello comparamos estos resultados con los obtenidos de los pacientes reales.