Herramienta de IA detecta tumor cerebral canceroso durante cirugía en 10 segundos

Cuando los tumores cerebrales reaparecen, las tasas de supervivencia disminuyen y los pacientes con los tipos de tumores más agresivos suelen morir en el plazo de un año. Esto sucede porque queda tejido canceroso después de la cirugía inicial y continúa creciendo, a veces a un ritmo más rápido que el tumor original. Los tumores residuales no solo dan lugar a una menor calidad de vida y muerte prematura para los pacientes, sino que también contribuyen a la carga de los sistemas de atención sanitaria, que se prevé que se ocupen de 45 millones de procedimientos quirúrgicos anuales para 2030. Ahora, se ha desarrollado un sistema de diagnóstico basado en inteligencia artificial (IA) para detectar tejido canceroso que, de otro modo, podría pasar desapercibido durante la cirugía de tumores cerebrales. Esta tecnología permite a los neurocirujanos extirpar el tejido canceroso mientras el paciente todavía está bajo anestesia o tratarlo después con terapias dirigidas.

En un nuevo estudio, dirigido por la Universidad de California en San Francisco (San Francisco, California, EUA) y la Universidad de Michigan (Ann Arbor, Michigan, EUA), los investigadores demostraron cómo una herramienta de diagnóstico impulsada por IA ayuda a los neurocirujanos a identificar el cáncer oculto que se ha propagado en las cercanías. Esta técnica tiene el potencial de retrasar la recurrencia de tumores de alto grado e incluso puede prevenir la recurrencia de tumores de grado inferior. La herramienta, llamada FastGlioma, es de código abierto y está patentada por la UCSF, pero aún no ha sido aprobada por la Administración de Alimentos y Medicamentos. FastGlioma combina las capacidades predictivas de la IA con la histología Raman estimulada (SRH), una tecnología de imágenes que permite visualizar muestras de tejido fresco junto a la cama del paciente en uno o dos minutos. Este proceso rápido evita los procedimientos que consumen mucho tiempo y que normalmente se requieren en los laboratorios de patología para procesar e interpretar las células tumorales.

El sistema de IA se entrenó utilizando un conjunto de datos de más de 11.000 muestras de tumores y 4 millones de imágenes microscópicas, lo que le permitió clasificar con precisión las imágenes y distinguir entre tejido tumoral y tejido sano. Los neurocirujanos pueden recibir resultados de diagnóstico en 10 segundos, lo que les permite continuar con la cirugía si es necesario. En el estudio publicado en Nature, los neurocirujanos examinaron muestras de tumores de 220 pacientes con gliomas difusos de alto y bajo grado, el tipo más común de tumor cerebral en adultos. El estudio encontró que el 3,8 % de los pacientes que utilizaron FastGlioma tenían tejido restante de alto riesgo, en comparación con el 24 % de los pacientes que no utilizaron la herramienta. El estudio sugiere que se podrían probar técnicas de IA similares en cirugías para otros cánceres, incluidos los de mama, pulmón, próstata y cabeza y cuello.

“FastGlioma tiene el potencial de cambiar el campo de la neurocirugía al mejorar de inmediato el tratamiento integral de los pacientes con glioma”, afirmó el autor principal, Dr. Todd Hollon, 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”.

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