Tecnología de IA permite a neurocirujanos identificar tipo de tumor cerebral durante la cirugía

Cuando se trata de tratar a niños con tumores en el cerebro o la médula espinal, la cirugía suele ser el curso de acción inicial. Sin embargo, durante el procedimiento, los neurocirujanos suelen desconocer el tipo específico de tumor y su grado de agresividad. Por lo general, un diagnóstico definitivo no está disponible hasta una semana después de la cirugía, una vez que el patólogo ha examinado cuidadosamente el tejido tumoral tanto visual como molecularmente. Una tecnología innovadora ahora permite identificar el tipo de tumor durante la propia cirugía, en tan solo 1,5 horas, lo que permite realizar ajustes en tiempo real en el abordaje quirúrgico.

Investigadores de la UMC Utrecht (Utrecht, Países Bajos) han ideado un algoritmo de aprendizaje profundo que acelera significativamente el proceso de diagnóstico. Aprovechando la tecnología de secuenciación de nanoporos recientemente introducida, capaz de leer ADN en tiempo real, los investigadores han diseñado un algoritmo capaz de aprender de millones de secuencias de ADN simuladas pero realistas. Este algoritmo, denominado 'Sturgeon', puede identificar el tipo de tumor en cuestión de 20 a 40 minutos, lo suficientemente rápido como para alterar los planes quirúrgicos sobre la marcha si es necesario.

Imagen: La IA acelera la identificación del tipo de tumor cerebral (Fotografía cortesía de UMC Utrecht)

El algoritmo de aprendizaje profundo se sometió a entrenamiento y validación utilizando una gran cantidad de datos de un biobanco integral que contiene muestras de tejido de niños con tumores cerebrales. También se aplicó prácticamente en múltiples ocasiones en cirugías cerebrales reales, desde la extracción de la muestra de tejido hasta la determinación del tipo de tumor. A veces, se deja intencionalmente una pequeña porción de tejido tumoral durante la cirugía para evitar complicaciones neurológicas. Si luego se descubre que el tumor es particularmente agresivo, es posible que se requiera una segunda cirugía, lo que genera estrés y riesgos adicionales para el paciente y su familia. Este nuevo algoritmo elimina esa incertidumbre, proporcionando a los cirujanos información en tiempo real sobre el tipo de tumor.

Si bien la tecnología es prometedora, se necesita más investigación para ampliar su aplicación. Se podrían incorporar tipos de tumores adicionales al algoritmo para cumplir con los estándares internacionales y permitir la comparación de datos. Además, los resultados entre este nuevo método rápido y el actual, más prolongado, se compararán en colaboración con otros centros nacionales e internacionales para evaluar si la nueva técnica también mejora la calidad de vida de los pacientes a largo plazo.

“Es realmente emocionante que hayamos podido dar el paso a la práctica clínica combinando todas las áreas de especialización, desde investigadores básicos hasta patólogos y cirujanos. Al hacerlo, podemos ayudar a los cirujanos a optimizar el resultado de la cirugía de tumores cerebrales”, afirmó Jeroen de Ridder, líder del grupo de investigación de la UMC Utrecht.

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UMC Utrecht