Un equipo de investigación de la Universidad de Michigan y la Universidad de California ha presentado un innovador sistema denominado FastGlioma, que utiliza inteligencia artificial (IA) para ayudar a los neurocirujanos a identificar en tan solo 10 segundos la presencia de residuos de tumores cerebrales cancerosos durante las operaciones. Este avance, publicado en la revista Nature el 13 de noviembre, promete transformar la forma en que se llevan a cabo las cirugías para extirpar gliomas, un tipo común de tumor cerebral.
Durante las intervenciones quirúrgicas, uno de los principales desafíos que enfrentan los neurocirujanos es garantizar la eliminación completa del tejido tumoral. A menudo, quedan restos conocidos como tumores residuales, que pueden parecerse a la masa cerebral sana, complicando su detección y aumentando el riesgo de recurrencia del cáncer.
¿Cómo opera la IA?
Los métodos tradicionales para localizar estos residuos incluyen el uso de imágenes por resonancia magnética y agentes fluorescentes, técnicas que presentan limitaciones significativas. Sin embargo, FastGlioma aborda este desafío al combinar imágenes ópticas microscópicas con modelos avanzados de IA. En un estudio realizado con 220 pacientes con gliomas difusos, esta tecnología demostró una capacidad notable para detectar y calcular con precisión la cantidad de tumor restante en aproximadamente el 92 % de los casos, superando ampliamente el 25 % de detección logrado por los métodos convencionales.
Inmediatez
Además de su alta precisión, FastGlioma se destaca por su rapidez; proporciona resultados en solo 10 segundos, lo que permite a los cirujanos tomar decisiones informadas sobre la necesidad de realizar extracciones adicionales durante la operación. Aunque el modelo completo presenta una precisión ligeramente inferior al 90 %, su efectividad ha llevado al desarrollo de DeepGlioma, otro sistema basado en IA que puede detectar mutaciones genéticas en tumores cerebrales en menos de 90 segundos.
Los investigadores destacan que esta tecnología no solo es accesible para los equipos neuroquirúrgicos que operan gliomas, sino que también tiene el potencial de aplicarse a otros tipos de tumores cerebrales, como meduloblastomas y meningiomas.