Un sistema de diagnóstico basado en IA revela células de cáncer durante cirugía de tumor cerebral mientras el paciente sigue bajo anestesia.
Un nuevo estudio liderado por investigadores de la Universidad de California, San Francisco (UCSF) y la Universidad de Michigan, demostró que una herramienta de diagnóstico potenciada por inteligencia artificial (IA), ayuda a neurocirujanos a identificar células no visibles que se han propagado en las cercanías. Cuando los tumores cerebrales reaparecen las tasas de supervivencia disminuyen, debido a que el tejido canceroso permanece después de la cirugía inicial y continúa creciendo de manera acelerada. Este estudio publicado en Nature, indica que esta herramienta de IA, tiene el potencial de retrasar la recurrencia de tumores de alto grado y prevenirla en tumores de grado inferior.
“Esta técnica mejorará nuestra capacidad de identificar tumores y, con suerte, mejorará la supervivencia debido a la eliminación del tumor adicional”, afirmó el autor principal, el Dr. Shawn Hervey-Jumper, del Departamento de Cirugía Neurológica de la UCSF y del Instituto Weill de Neurociencias. Asimismo, el modelo proporciona información diagnóstica precisa, en tiempo real y clínicamente procesable a los profesionales en cuestión de segundos luego de realizar la biopsia del tejido.
Esta herramienta de código abierto denominada FastGlioma fue patentada por la UCSF, está en busca de obtener la aprobación de la Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA, en inglés). FastGlioma, permite a los neurocirujanos extirpar tumores mientras el paciente aún está bajo anestesia o tratarlo posteriormente con terapias dirigidas.
Para el estudio, los investigadores examinaron muestras de tumores de 220 pacientes con gliomas difusos de alto y bajo grado, que es el tipo más común de tumor cerebral en adultos. El estudio mostró que el 3.8% de los pacientes a los que se les había aplicado FastGlioma, tenían tejido restante de alto riesgo, en comparación con el 24% de los pacientes a los que no se les había aplicado esta herramienta diagnóstica.
“FastGlioma tiene el potencial de cambiar el campo de la neurocirugía al mejorar de inmediato el tratamiento integral de los pacientes con glioma”, indicó el autor principal, Dr. Todd, del Departamento de Neurocirugía de la Universidad de Michigan. “La tecnología funciona más rápido y con mayor precisión que los métodos de atención estándar actuales para la detección de tumores y podría generalizarse a otros diagnósticos de tumores cerebrales pediátricos y adultos”, agregó.
FastGlioma combina el poder predictivo de la IA con la histología Raman estimulada, una tecnología de imágenes que permite visualizar muestras de tejido fresco en uno o dos minutos. Lo cual elimina los procesos y la interpretación de células tumorales, que requieren mucho tiempo y recursos en los laboratorios de patología.
El sistema fue entrenado con más de 11 mil muestras de tumores y 4 millones de imágenes microscópicas, lo cual le permite clasificar imágenes y distinguir entre tejido tumoral y tejido sano con un alto grado de precisión. Los neurocirujanos reciben información diagnóstica en tan solo diez segundos, lo que les permite seguir con la cirugía en caso de ser necesario.
Finalmente, los científicos explicaron en el estudio que se probarán técnicas similares en cirugías de cáncer de mama, pulmón, próstata, cabeza y cuello.
