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Un equipo de investigación dirigido por la Universidad de Michigan y la Universidad de California en San Francisco, ambas en Estados Unidos desarrollaron un modelo impulsado por inteligencia artificial (IA) que, en 10 segundos, puede determinar durante una cirugía si queda alguna parte de un tumor cerebral canceroso que podría extirparse, tal y como sugiere un estudio publicado en ‘Nature’ .
La tecnología, llamada FastGlioma, superó por un amplio margen los métodos convencionales para identificar lo que queda de un tumor. “FastGlioma es un sistema de diagnóstico basado en inteligencia artificial que tiene el potencial de cambiar el campo de la neurocirugía al mejorar de inmediato el tratamiento integral de los pacientes con gliomas difusos”, relata el autor principal Todd Hollon, neurocirujano de Universidad de Michigan y profesor adjunto de neurocirugía en la Facultad de Medicina de UM.
“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. Podría servir como modelo básico para guiar la cirugía de tumores cerebrales”, añade.
Cuando un neurocirujano extirpa un tumor potencialmente mortal del cerebro de un paciente, rara vez puede extirpar toda la masa. Lo que queda se conoce como tumor residual. Por lo general, el tumor no se detecta durante la operación porque los cirujanos no pueden diferenciar entre el cerebro sano y el tumor residual en la cavidad donde se extirpó la masa. La capacidad del tumor residual de parecerse al tejido cerebral sano sigue siendo un gran desafío en la cirugía.
Los equipos neuroquirúrgicos emplean diferentes métodos para localizar ese tumor residual durante un procedimiento. Es posible que se realicen imágenes por resonancia magnética, lo que requiere una maquinaria intraoperatoria que no está disponible en todas partes.
El cirujano también puede utilizar un agente de imagen fluorescente para identificar el tejido tumoral, lo que no es aplicable a todos los tipos de tumores. Estas limitaciones impiden su uso generalizado.
En este estudio internacional de la tecnología impulsada por IA, los equipos neuroquirúrgicos analizaron muestras frescas, sin procesar, extraídas de 220 pacientes que se habían sometido a operaciones de glioma difuso de grado bajo o alto.
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