Ojo de IA para el cirujano: FastGlioma detecta células cancerosas en el cerebro en segundos

Un nuevo algoritmo , desarrollado por científicos estadounidenses, detecta las partículas más diminutas de tumores cerebrales que el cirujano podría pasar por alto durante las operaciones. Investigadores de la Universidad de Míchigan y la Universidad de California en San Francisco han denominado a su sistema FastGlioma.

La principal dificultad al eliminar gliomas y otras formaciones radica en que para el médico es prácticamente imposible distinguir los tejidos sanos de los afectados. Incluso después de extirpar meticulosamente la mayor parte del tumor, en la cavidad quirúrgica suelen quedar focos microscópicos de la enfermedad.

Estos fragmentos residuales a menudo causan complicaciones graves. Los pacientes pueden sufrir convulsiones, desarrollar infecciones y padecer dolores de cabeza debilitantes. Con el tiempo, aumentan los trastornos cognitivos, se deterioran las funciones motoras —todo esto reduce significativamente la calidad de vida de los pacientes.

La medicina moderna dispone de métodos para detectar restos de tumores mediante resonancia magnética y visualización fluorescente. Sin embargo, no siempre es posible utilizarlos directamente durante la operación, además de que no son adecuados para todos los tipos de neoplasias. Intentos anteriores de resolver este problema mediante otras tecnologías, como el dispositivo láser SpectroPen en 2010 o nanopartículas de oro en 2012, no salieron del entorno de laboratorio.

FastGlioma funciona a partir de redes neuronales entrenadas para reconocer patrones en enormes volúmenes de datos. Antes del lanzamiento del sistema, los investigadores cargaron más de 11 mil muestras quirúrgicas y 4 millones de imágenes microscópicas únicas. Todas las imágenes fueron obtenidas mediante histología Raman estimulada, que ofrece una resolución extremadamente alta.

La principal ventaja de este nuevo desarrollo es la combinación de alta precisión y velocidad de análisis. Al trabajar con imágenes de formato completo, el sistema detecta la presencia de células tumorales con una precisión del 92% en 100 segundos. En imágenes de menor resolución, FastGlioma proporciona resultados con un 90% de precisión en solo 10 segundos, permitiendo a los cirujanos ajustar sus acciones al instante.

A diferencia del costoso equipo médico, para utilizar FastGlioma solo se necesita un ordenador y acceso al modelo de software. Los autores ya han publicado su código fuente en acceso abierto y han creado una versión de demostración en línea.

Según el neurocirujano Todd Hollon, uno de los líderes de la investigación, la tecnología se puede adaptar para diagnosticar diferentes tipos de tumores cerebrales. FastGlioma es igualmente eficaz en operaciones tanto en pacientes adultos como en niños.

El sistema continúa con la tendencia de la integración de la inteligencia artificial en la neurocirugía. El año pasado se presentó un desarrollo llamado CHARM, que permite determinar la composición genética del tumor durante la operación y elegir la mejor estrategia de tratamiento.

Según Aditya Pandey, uno de los creadores de FastGlioma, los investigadores planean ampliar el uso de esta tecnología. Próximamente comenzarán a adaptar los algoritmos para diagnosticar tumores en los pulmones, la próstata, las mamas, así como neoplasias en la cabeza y el cuello