Sistema de ultrasonido con IA mejora seguridad en apertura de barrera hematoencefálica

La barrera hematoencefálica (BHE) es una interfaz protectora que impide que la mayoría de los fármacos y moléculas de diagnóstico lleguen al tejido cerebral. Esta barrera dificulta el tratamiento y el seguimiento de los tumores cerebrales y las enfermedades neurológicas, ya que los agentes terapéuticos y de diagnóstico por imagen no pueden atravesarla fácilmente.

El ultrasonido focalizado con microburbujas puede abrir la BHE, pero su control seguro resulta complejo debido al riesgo de colapso de las burbujas y daño tisular. Para abordar este problema, los investigadores han desarrollado un sistema de ultrasonido guiado por inteligencia artificial (IA) que busca mantener la apertura de la BHE dentro de límites seguros.

Desarrollado en el Instituto Tecnológico de Georgia (Georgia Tech; Atlanta, GA, EE. UU.), el sistema de ultrasonido focalizado de circuito cerrado asistido por aprendizaje automático analiza continuamente las emisiones acústicas de las microburbujas durante la sonicación. Está diseñado para ajustar los parámetros de exposición en tiempo real antes de que se produzcan comportamientos perjudiciales de las burbujas. El objetivo es mantener la apertura de la BHE dentro de un rango seguro y eficaz durante todo el procedimiento.

Este enfoque difiere de los controladores reactivos, que solo responden tras el colapso de burbujas dañinas. Al anticipar el riesgo, el sistema modula de forma proactiva la configuración de ultrasonidos para prevenir la cavitación peligrosa. Los investigadores entrenaron el modelo con más de 54.000 conjuntos de datos acústicos de experimentos de ultrasonidos, lo que permitió reconocer señales sutiles previas al colapso y favorecer una apertura más consistente de la BHE.

La interrupción más segura y fiable de la BHE podría ampliar la administración de terapias al cerebro. El equipo informa que tratamientos genéticos más complejos o de última generación, a menudo transportados por nanotransportadores de gran tamaño, podrían administrarse cuando la exposición se mantenga dentro de un margen de seguridad más amplio. Este método también permite que los marcadores de la enfermedad salgan del cerebro hacia el torrente sanguíneo, lo que posibilita la detección y el seguimiento del cáncer cerebral mediante análisis de sangre.

La validación preclínica demostró que la estrategia se adaptaba de ratones a ratas, un paso importante hacia su aplicación en humanos. Dado que el controlador se basa en datos, podría integrarse en las plataformas de ultrasonido focalizado existentes y adaptarse a cada paciente. Los investigadores señalan que, con el tiempo, los médicos podrían verificar los efectos del tratamiento sin necesidad de resonancia magnética, lo que podría acortar y simplificar las consultas ambulatorias. Los hallazgos se publicaron en Advanced Science, y entre los coautores figuraba el jefe del departamento de neurocirugía de la Universidad de Maryland.

"Estos resultados establecen principios de diseño clave para sistemas de ultrasonido focalizado impulsados por IA, con amplias implicaciones para las terapias asistidas con microburbujas", afirmó Costas Arvanitis, profesor asociado del Instituto Tecnológico de Georgia. "El aprendizaje automático también reveló patrones previamente subestimados en el comportamiento de las microburbujas en tumores cerebrales, lo que abre nuevas posibilidades para la investigación básica y aplicada y allana el camino hacia terapias de ultrasonido focalizado más seguras e inteligentes mediante la calibración del tratamiento basada en datos".

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Instituto Tecnológico de Georgia