Según un informe de Science Daily, los investigadores han desarrollado una herramienta que puede utilizar inteligencia artificial para identificar cualquier parte de un tumor cerebral canceroso dentro de los 10 segundos posteriores a la cirugía.
La innovadora tecnología, llamada FastGlioma, se presentó en un artículo titulado “Modelo básico para la detección rápida y sin etiquetas de la penetración de gliomas” en la revista Nature y pretende superar a los métodos tradicionales por un amplio margen.
Fastglioma tiene una tasa de éxito promedio excepcional del 92 por ciento en la detección y enumeración de tumores residuales de un paciente operado. La nueva tecnología omitió sólo el 3,8 por ciento de los tumores residuales de alto riesgo, en comparación con una tasa de error del 25 por ciento con los métodos convencionales.
Según un equipo de expertos de la Universidad de Michigan y la Universidad de California en San Francisco, una herramienta de este tipo podría suponer un gran avance en el tratamiento de pacientes con cáncer cerebral.
como funciona
La extirpación de tumores cerebrales ha demostrado ser una tarea difícil para los neurocirujanos de todo el mundo. El cerebro es un órgano muy sensible y la extirpación quirúrgica del tumor a menudo deja algo de masa cancerosa. Puede provocar que el cáncer reaparezca en los pacientes, lo que a menudo provoca la muerte.
Los métodos tradicionales para detectar tejido tumoral residual en neurocirugía emplean imágenes de resonancia magnética durante el procedimiento quirúrgico, combinadas con el uso de agentes fluorescentes, un método que tiene limitaciones de recursos y de especificidad porque solo funciona en ciertos tipos de tumores.
Fastglioma llena este vacío proporcionando una solución más rápida, accesible y precisa a este complejo problema. Es un sistema de inteligencia artificial denominado modelo básico, similar a las herramientas de inteligencia artificial basadas en GPT-4 y DALL·E 3, entrenado en grandes conjuntos de datos que pueden desarrollarse para una variedad de aplicaciones, desde la clasificación de imágenes hasta la generación de texto.
El modelo fue entrenado previamente en más de 11.000 muestras quirúrgicas y más de 4 millones de campos microscópicos únicos para fastglioma. Las imágenes se realizan mediante histología Raman estimulada, una técnica de imágenes ópticas de alta resolución desarrollada en 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 puede generalizarse para diagnosticar otros tumores cerebrales pediátricos y adultos. Puede servir como modelo básico para la cirugía de tumores cerebrales”. dijo Todd Hollon, MD, neurocirujano de la Universidad de Michigan y coautor del artículo.
Hay dos modos de fastglioma; con una imagen de resolución completa que tarda unos 100 segundos y un modo rápido que tiene imágenes de baja resolución con una salida de sólo 10 segundos.
“Esto significa que podemos detectar la penetración del tumor en segundos con una precisión extremadamente alta, lo que puede informar a los cirujanos si es necesaria una mayor resección durante la cirugía”, añadió Hollon.
El impacto de esta tecnología va más allá de los tumores cerebrales. Los investigadores sugieren que el fastglioma puede adaptarse a otros tipos de tumores cerebrales, como el meduloblastoma y el ependimoma, así como a tumores no gliomas, como los meningiomas.
