El hombre es un ser esencialmente visual. Gran parte de nuestro cerebro está dedicado al procesamiento de la información visual. Por esta razón, la información diagnóstica que proporcionan las imágenes médicas es de gran valor para los profesionales sanitarios. De hecho, hoy en día, resulta difícil encontrar situaciones clínicas en las que no se haya hecho uso de una o más técnicas de imagen.

A pesar de los avances en la resolución de las imágenes médicas, existe todavía información relevante para la toma de decisiones clínicas que no es visible al ojo humano. Gracias a los métodos de análisis computacional y de herramientas informáticas, ahora es posible extraer esta información “oculta”, contribuyendo así la imagen médica al desarrollo de la Medicina Personalizada de Precisión.

En este entorno, surge la radiómica, una ciencia ómica que, de manera no invasiva, estudia características de las imágenes médicas imperceptibles al ojo humano, mediante la aplicación de algoritmos automatizados, con el objetivo de asociarlas a estados fisiológicos concretos.

La capacidad de la radiómica para detectar de forma no invasiva biomarcadores a partir de la información “oculta” en las imágenes médicas hace que su principal aplicación sea como herramienta diagnóstica y pronóstica, a través de la cual se han identificado biomarcadores asociados, por ejemplo, al desarrollo de la metástasis y a la supervivencia global del paciente en distintos tipos de cáncer como en el cáncer de cabeza y cuello o de pulmón.

La radiómica también se presenta como herramienta de apoyo para la toma de decisiones clínicas, ya que puede emplearse para la selección de pacientes candidatos y ofrecerles mejores opciones terapéuticas personalizadas, predecir la ocurrencia de eventos adversos o incluso monitorizar la evolución del paciente y resultados del tratamiento; y ha favorecido el desarrollo de modelos de predicción que permiten asociar biomarcadores de imagen con el riesgo de desarrollar determinadas enfermedades.

En investigación clínica, la radiómica se está postulando como una herramienta para optimizar los estudios clínicos para mejorar las posibilidades de éxito mediante una mejor selección de los pacientes. En este sentido, se están realizando estudios de rescate (rescue studies) sobre ensayos clínicos que han fracasado en su desarrollo para el re-análisis de las imágenes para detectar sesgos metodológicos, como puede ser la incorrecta selección de los pacientes.

Otro ejemplo de aplicación de la radiómica es el empleo de biomarcadores radiómicos para la identificación de diferentes fenotipos en los pacientes y así estratificarlos frente a un tratamiento, sirviendo pues de diagnóstico complementario o companion diganotic. De hecho, ya ha sido aprobado por la FDA, el primer biomarcador de imagen como companion diagnostic en la cuantificación y monitorización del acúmulo de hierro en el hígado en pacientes con talasemia para identificar aquellos que pueden beneficiarse del tratamiento con deferasirox. Con el desarrollo de nuevas tecnologías computacionales que permiten la obtención de información radiómica se ha logrado un avance disruptivo en medicina, contribuyendo a un abordaje, preventivo, diagnóstico y terapéutico más preciso y personalizado.

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