Técnica de microscopía mejora diagnóstico de tumores de tipo glioblastoma

A lo largo de la mayor autopista de fibras nerviosas del cerebro, conocida como el cuerpo calloso, viajan células que forman uno de los cánceres cerebrales más letales, los glioblastomas. Ahora, los científicos han desarrollado un detector celular mediante la integración de inteligencia artificial (IA) con un microscopio de última generación, lo que les permite visualizar y monitorear células específicas con una claridad sin precedentes en el tejido cerebral profundo, incluso a lo largo de esta superautopista. Los investigadores creen que comprender los "patrones de tráfico" tempranos de las células cancerosas a lo largo del cuerpo calloso podría ayudar a establecer un biomarcador para la detección temprana de glioblastomas en pacientes, lo que podría mejorar las futuras herramientas de diagnóstico.

Este proyecto colaborativo entre el EMBL (Heidelberg, Alemania) y la Universidad de Heidelberg (Heidelberg, Alemania) se basa en una nueva técnica de microscopía desarrollada por investigadores del EMBL en 2021 en asociación con colegas de Alemania, Austria, Argentina, China, Francia, Estados Unidos, India y Jordania. El equipo del EMBL trabajó con estos diversos socios para abordar algunos de los desafíos que enfrentan los neurocientíficos al estudiar las regiones profundas del cerebro. Anteriormente, la naturaleza difusa del tejido cerebral dificultaba a los científicos observar neuronas y células gliales, como los astrocitos, e investigar su comunicación dentro de la corteza. Esta dificultad se extendió a la visualización de células neuronales en el hipocampo, otra área profunda del cerebro fundamental para la memoria espacial y la navegación. El nuevo método de los investigadores utilizó técnicas de microscopía avanzadas que ofrecieron una visión más amplia y clara al tiempo que compensaban la distorsión causada por las ondas de luz dispersas en el tejido cerebral profundo.

Imagen: una célula tumoral de glioblastoma (verde) presente en la materia blanca (azul) cerca de un vaso sanguíneo (rojo), visualizado a través del nuevo flujo de trabajo de microscopía de tres fotones Deep3P (Foto cortesía de la Universidad EMBL/Heidelberg)

Ahora, en un estudio publicado en la revista Nature Communications, los investigadores del EMBL colaboraron con neurocientíficos, neurooncólogos y especialistas en inteligencia artificial para mejorar aún más este microscopio. El resultado es un dispositivo capaz de observar neuronas vivas y otros tipos de células cerebrales en las profundidades del cerebro durante períodos prolongados. Los glioblastomas son predominantemente una enfermedad de la sustancia blanca. La nueva técnica de imágenes avanzada permitió al equipo estudiar estas células tumorales dentro de su microambiente en la sustancia blanca. Esta capacidad fue vital para comprender cómo las células tumorales invaden las "vías" de fibras densamente mielinizadas (aisladas) del cuerpo calloso y, posteriormente, se adaptan y se propagan por todo el cerebro. Esta invasión también está relacionada con las estructuras críticas del cerebro que los glioblastomas invaden de manera letal.

Un aspecto clave de esta reciente colaboración fue la integración de la IA, que ayudó a reducir el ruido en las imágenes, lo que dio como resultado un contraste mucho más claro. La IA puede diferenciar varias estructuras dentro de la materia blanca, como las fibras mielinizadas y los vasos sanguíneos, lo que es importante por múltiples razones. Un flujo de trabajo personalizado permitió a los investigadores separar las señales de los vasos sanguíneos de las de las fibras neuronales mielinizadas, lo que clarificó el microambiente de las células tumorales. Como resultado, los investigadores identificaron un posible biomarcador de imágenes microscópicas asociado con las características estructurales del microambiente de la materia blanca. Este flujo de trabajo innovador allana el camino para identificar patrones de imágenes para glioblastomas, lo que permite una detección más temprana de lo que es posible actualmente. Sus próximos pasos implican la integración de modalidades de imágenes avanzadas adicionales para crear herramientas prácticas para aplicaciones clínicas estándar.

“Estos hallazgos también ayudan a explicar los desafíos actuales en la detección de células de glioblastoma en los bordes infiltrantes del tumor utilizando técnicas de resonancia magnética convencionales, que son el estándar en la obtención de imágenes clínicas”, dijo Varun Venkataramani de la Clínica de Neurología del Hospital Universitario de Heidelberg. “Como neurocientífico, neurólogo y neurooncólogo, veo potencial en esta tecnología para cerrar la brecha entre la investigación de laboratorio y la aplicación clínica, mejorando la forma en que podríamos diagnosticar y potencialmente tratar los tumores cerebrales”.