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  • Los investigadores esperan ampliar la utilidad de esta tecnología para probarlo en otros tipos de tumores cancerígenos 

Un equipo de investigación de la Universidad de Michigan y la Universidad de California (Estados Unidos) desarrolló un sistema llamado FastGlioma, que utiliza inteligencia artificial (IA) para ayudar a los neurocirujanos a identificar en 10 segundos si queda algún resto de tumor cerebral canceroso durante una operación. 

El estudio del modelo con IA, publicado en la revista Nature el 13 de noviembre, representa un avance en la forma en que se realizan las cirugías para extirpar gliomas, un tipo común de tumor cerebral.

De acuerdo con los investigadores, cuando un neurocirujano opera a un paciente para extirpar un tumor cerebral, uno de los mayores retos es asegurarse de que se elimine toda la masa tumoral. 

No obstante, los autores señalaron que a menudo quedan en el cerebro lo que se denomina tumores residuales, que son tejidos que pueden parecerse mucho a la masa cerebral sana, lo que dificulta su detección durante el procedimiento. 

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“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”, indicó el autor principal del estudio Todd Hollon.

Desarrollaron un modelo con IA para detectar en segundos los residuos de tumores en el cerebro
Foto: Freepik

Cómo funciona el modelo de IA 

Los métodos tradicionales para localizar el tumor residual incluyen el uso de imágenes por resonancia magnética o agentes fluorescentes, pero de acuerdo con el análisis de los investigadores estas técnicas tienen limitaciones.

Hollon detalló que FastGlioma aborda este problema al combinar imágenes ópticas microscópicas con modelos avanzados de inteligencia artificial. Para comprobar su eficacia, realizaron un estudio con 220 pacientes con gliomas difusos. 

La tecnología demostró ser capaz de detectar y calcular con precisión la cantidad de tumor restante en aproximadamente el 92 % de los casos. Mientras que con los métodos convencionales el 25 % de los residuos pasaron desapercibidos.

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La rapidez es otra ventaja que señalaron en el estudio sobre FastGlioma, ya que puede proporcionar resultados en 10 segundos y le permite a los cirujanos tomar decisiones sobre si necesitan realizar una extracción adicional durante la operación.

Para desarrollar FastGlioma, los investigadores entrenaron un modelo visual de IA utilizando más de 11.000 muestras quirúrgicas y 4 millones de campos microscópicos únicos, a través de una técnica llamada histología Raman estimulada, que se trata de la obtención inmediata de imágenes del cerebro con alta resolución. 

Un estudio identificó cambios tempranos en el cerebro que podrían anticipar el riesgo de alzhéimer
Foto: Freepik

“Este modelo es un cambio innovador porque permiten identificar rápidamente la infiltración tumoral con resolución microscópica utilizando IA, lo que reduce en gran medida los riesgos”, indicó el coautor del estudio Shawn Hervey-Jumper.

Resultados de FastGlioma

El modelo completo en su modo rápido tiene una precisión ligeramente inferior del 90 %, además esta misma tecnología también fue utilizada para crear DeepGlioma, otro sistema basado en IA que detecta mutaciones genéticas en tumores cerebrales en menos de 90 segundos..

“El desarrollo de FastGlioma puede minimizar la dependencia de imágenes radiográficas, realce de contraste o marcadores fluorescentes para lograr la máxima eliminación del tumor”, acotó Hervey-Jumper en el estudio. 

De acuerdo con los investigadores, el modelo no solo es accesible para los equipos neuroquirúrgicos que operan gliomas sino que también tiene el potencial de aplicarse a otros tipos de tumores cerebrales como meduloblastomas y meningiomas. 

El avance le permitirá al equipo científico continuar con las pruebas para ampliar su utilidad y mejorar los resultados hasta que puedan ser utilizados de forma quirúrgica en los pacientes.

“En estudios futuros, nos centraremos en aplicar el flujo de trabajo FastGlioma a otros tipos de cáncer, incluidos el cáncer de pulmón, próstata, mama y cabeza y cuello”, agregó el coautor de la investigación.

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