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Dispositivo de cabecera permite la patología sin portaobjetos para la extirpación quirúrgica completa del tumor

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 22 Aug 2024
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Imagen: Los líderes del proyecto, J. Quincy Brown (izquierda), profesor asociado de ingeniería biomédica, y Brian Summa, profesor asociado de informática, prueban un prototipo de un nuevo sistema de imágenes (Foto cortesía de la Universidad de Tulane)
Imagen: Los líderes del proyecto, J. Quincy Brown (izquierda), profesor asociado de ingeniería biomédica, y Brian Summa, profesor asociado de informática, prueban un prototipo de un nuevo sistema de imágenes (Foto cortesía de la Universidad de Tulane)

Anualmente, millones de personas son diagnosticadas con cáncer, y la extirpación quirúrgica es la primera opción de tratamiento para los tumores sólidos. Sin embargo, distinguir los márgenes del tumor del tejido sano durante la cirugía plantea un desafío debido al contraste visual insuficiente. Las prácticas actuales implican que los patólogos examinen secciones delgadas de tumores bajo microscopios para examinar los límites entre el cáncer y el tejido sano, pero este método requiere mucho tiempo y solo inspecciona una pequeña parte del tumor. Como resultado, puede llevar varios días o incluso semanas confirmar si todo el tumor ha sido extirpado con éxito. Los investigadores están desarrollando ahora un sofisticado sistema de imágenes diseñado para escanear instantáneamente los tumores durante los procedimientos quirúrgicos y determinar en cuestión de minutos si queda algún tejido canceroso después de la excisión.

Investigadores de la Universidad de Tulane (Nueva Orleans, LA, EUA) están liderando un proyecto llamado MAGIC-SCAN, que tiene como objetivo convertirse en uno de los escáneres de tejidos de alta resolución más rápidos del mundo. Este sistema sería capaz de identificar células cancerosas residuales en la superficie de órganos extirpados en cuestión de minutos. El escáner se entrenaría en una amplia base de datos de exploraciones clínicas para identificar con precisión las células cancerosas a nivel celular, produciendo un mapa 3D detallado de la superficie del tumor. La nueva tecnología combina avances en microscopía, automatización, computación y aprendizaje automático, utilizando microscopía de iluminación estructurada de superresolución con seccionamiento óptico para lograr el doble de resolución que los microscopios convencionales.

Esta herramienta de diagnóstico por imágenes de vanguardia promete transformar la cirugía del cáncer al permitir que los médicos, mientras el paciente aún está bajo anestesia, verifiquen la eliminación completa del cáncer, eliminando potencialmente la necesidad de cirugías adicionales. El equipo de investigación de Tulane ha estado desarrollando esta tecnología con un enfoque en los cánceres de próstata y colorrectal, dos de los tumores más difíciles de extirpar, reduciendo el tiempo de detección a aproximadamente 45 minutos. Han construido un prototipo de este sistema innovador y ahora están liderando los esfuerzos para abordar los desafíos técnicos, informáticos y de ingeniería restantes para actualizar este dispositivo en cinco años. Se están realizando esfuerzos para mejorar la calidad de la resolución de las imágenes y desarrollar la ciberinfraestructura necesaria para administrar los amplios conjuntos de datos necesarios para entrenar los modelos de aprendizaje automático. Además, el equipo planea realizar una validación clínica del dispositivo y desarrollar versiones que cumplan con las regulaciones de la FDA.

“En la actualidad, pueden pasar días o semanas antes de que un cirujano sepa si se ha extirpado todo el tumor, y nuestro objetivo es reducir ese tiempo a 10 minutos, mientras el paciente todavía está en la mesa de operaciones”, dijo J. Quincy Brown, PhD, profesor asociado de ingeniería biomédica en la Escuela de Ciencias e Ingeniería de Tulane y el principal investigador del proyecto. “Si tenemos éxito, nuestro trabajo transformaría la cirugía oncológica tal como la conocemos”.

Enlaces relacionados:
Universidad de Tulane

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