Anales de la RANM

28 A N A L E S R A N M R E V I S T A F U N D A D A E N 1 8 7 9 CÁNCER DE PÁNCREAS, RADIÓMICA E INTELIGENCIA ARTIFICIAL Martí-Bonmatí L An RANM. 2022;139(01): 23 - 30 El ACDP presenta una baja incidencia, alta mortalidad y gran variabilidad en su expresión. Los estudios observacionales sobre datos permiten reclutar suficientes casos para evaluar si la exposi- ción a un fenotipo radiómico determinado precisa el tratamiento en un paciente dado (47,49,50). Si se demuestran útiles, estos resultados deben validarse en ensayos clínicos (51,52). Las soluciones de IA identi- fican y segmentan los tumores, extrayendo informa- ción sobre la agresividad tumoral y las respuesta esperadas al tratamiento. El artículo se ha realizado con la colaboración y las aportaciones de Leonor Cerdá-Alberich (Grupo de Investigación Biomédica en Imagen GIBI2 30 , Instituto de Investigación Sanitaria La Fe), Alexandre Pérez-Girbés (Servicio de Radiología, Hospital Universitario y Politécnico La Fe), Roberto Díaz Beveridge (Servicio de Oncología, Hospital Universitario y Politécnico La Fe), Eva Montalvá Orón (Servicio de Cirugía, Hospital Universitario y Politécnico La Fe), Judith Pérez Rojas (Servicio de Patología, Hospital Univer- sitario y Politécnico La Fe) y Ángel Alberich- Bayarri (Quibim SL. Valencia). No aplicable. 1. Gupta N, Yelamanchi R. Pancreatic adenocar- cinoma: A review of recent paradigms and ad- vances in epidemiology, clinical diagnosis, and management. World Journal of Gastroentero- logy. 2021;27(23):3158-3181. doi:10.3748/wjg. v27.i23.3158 2. Pekarek L, Fraile-Martinez O, Garcia-Monte- ro C, et al. Towards an updated view on the clinical management of pancreatic adeno- carcinoma: Current and future perspecti- ves. Oncol Lett. 2021;22(5):809. doi:10.3892/ ol.2021.13070 3. Visani M, Acquaviva G, Leo AD, et al. Molecular alterations in pancreatic tumors. World Jour- nal of Gastroenterology. 2021;27(21):2710- 2726. doi:10.3748/wjg.v27.i21.2710 4. Gutiérrez ML, Muñoz-Bellvís L, Orfao A. Genomic Heterogeneity of Pancreatic Duc- tal Adenocarcinoma and Its Clinical Impact. Cancers. 2021;13(17):4451. doi:10.3390/can- cers13174451 5. Vernuccio F, Messina C, Merz V, Cannella R, Midiri M. Resectable and Borderline Resectable Pancreatic Ductal Adenocarcinoma: Role of the Radiologist and Oncologist in the Era of Preci- sion Medicine. Diagnostics. 2021;11(11):2166. doi:10.3390/diagnostics11112166 6. Al-Hawary MM, Francis IR, Chari ST, et al. Pancreatic ductal adenocarcinoma radiology reporting template: consensus statement of the Society of Abdominal Radiology and the Ame- rican Pancreatic Association. Gastroenterolo- gy. 2014;146(1):291-304.e1. doi:10.1053/j.gas- tro.2013.11.004 7. Nagayama Y, Tanoue S, Inoue T, et al. Dual-layer spectral CT improves image quality of multipha- sic pancreas CT in patients with pancreatic duc- tal adenocarcinoma. Eur Radiol. 2020;30(1):394- 403. doi:10.1007/s00330-019-06337-y 8. Jhaveri KS, Babaei Jandaghi A, Thipphavong S, et al. Can preoperative liver MRI with gadoxe- tic acid help reduce open-close laparotomies for curative intent pancreatic cancer surgery? Cancer Imaging. 2021;21(1):45. doi:10.1186/ s40644-021-00416-4 9. Heckler M, Hackert T. Surgery for locally ad- vanced pancreatic ductal adenocarcinoma—is it only about the vessels? Journal of Gastroin- testinal Oncology. 2021;12(5). doi:10.21037/ jgo-20-313 10. Schlick K, Kiem D, Greil R. Recent Advances in Pancreatic Cancer: Novel Prognostic Bio- markers and Targeted Therapy—A Review of the Literature. Biomolecules. 2021;11(10):1469. doi:10.3390/biom11101469 11. Lellouche L, Palmieri L-J, Dermine S, Bre- zault C, Chaussade S, Coriat R. Systemic the- rapy in metastatic pancreatic adenocarcino- ma: current practice and perspectives. Ther Adv Med Oncol. 2021;13:17588359211018540. doi:10.1177/17588359211018539 12. Taboada AGM, Lominchar PL, Roman LM, et al. Advances in neoadjuvant therapy for re- sectable pancreatic cancer over the past two decades. Annals of Hepato-Biliary-Pancreatic Surgery. 2021;25(2):179-191. doi:10.14701/ ahbps.2021.25.2.179 13. Martí-Bonmatí L. La Radiómica y los Biomarca- dores de Imagen. An RANM 2019;136(01):34- 42. DOI: 10.32440/ar.2019.136.01.rev07 14. Bartoli M, Barat M, Dohan A, et al. CT and MRI of pancreatic tumors: an update in the era of ra- diomics. Jpn J Radiol. 2020;38(12):1111-1124. doi:10.1007/s11604-020-01057-6 15. Hayashi H, Uemura N, Matsumura K, et al. Re- cent advances in artificial intelligence for pan- creatic ductal adenocarcinoma. World Journal of Gastroenterology. 2021;27(43):7480-7496. doi:10.3748/wjg.v27.i43.7480 16. Abunahel BM, Pontre B, Kumar H, Petrov MS. Pancreas image mining: a systematic review of radiomics. Eur Radiol. 2021;31(5):3447-3467. doi:10.1007/s00330-020-07376-6 17. Limkin EJ, Sun R, Dercle L, et al. Promises and challenges for the implementation of computa- tional medical imaging (radiomics) in oncology. Ann Oncol. 2017;28(6):1191-1206. doi:10.1093/ annonc/mdx034 BIBLIOGRAFÍA COLABORADORES CONSENTIMIENTO DE LOS PACIENTES CONCLUSIONES