Resumen
La aplicación del Análisis Multivariante de Imágenes en imágenes de RM y el manejo del paciente a partir de los resultados funcionales obtenidos, supone un paso hacia delante en el fenotipado y el pronóstico de los tumores; más robusta frente a errores de reproducibilidad, sesgo o interpretabilidad.
Objetivos generales
1. Validar la aproximación del análisis multivariante de datos obtenidos con diversos biomarcadores de perfusión y difusión a partir de imágenes de RM, imágenes morfológicas de T2 y mapas de distribución de modelos MCR (nuevos biomarcadores de imagen), en los tumores de cerebro, mama y próstata.
2. Fenotipar los distintos tipos de tumor y pronosticarlos, para cada órgano estudiado.
3. Analizar, en función del tipo de órgano y tumor, si existen diferencias en los espacios latentes (estructuras de correlación interna) de los biomarcadores de imagen extraídos, lo cual posibilitaría el fenotipado del tumor en función de dichas estructuras.
4. Identificar y seleccionar los biomarcadores de imagen extraídos (de las secuencias y nuevos), así como las distintas combinaciones de los mismos, que mejor describen el fenotipado tumoral y ayudan a su pronóstico, a partir de los modelos de predicción multivariantes.
5. Estudiar, para cada órgano, la posible existencia de espacios nulos, es decir, combinaciones distintas de biomarcadores que dan lugar a un mismo fenotipado y/o pronóstico en un tumor.
6. Aplicar la teoría de la transferencia de modelos para trasladar los mejores resultados obtenidos en alguno de los centros, al resto.
7. Establecer en la práctica asistencial un mapa de gradación tumoral tras la integración de todos los biomarcadores de imagen extraídos a partir de RM (y comentados anteriormente), obtenido a partir de modelos de predicción multivariantes.
8. Proporcionar un protocolo general para la optimización de la metodología de análisis de imagen.
