Se ha desarrollado un dispositivo de inteligencia artificial llamado FastGlioma, que permite a los cirujanos detectar tumores cerebrales residuales dentro de los 10 segundos posteriores a la cirugía. La invención, detallada en un estudio reciente en Nature, se considera un avance importante en neurocirugía, superando los métodos convencionales de detección de tumores. Investigadores de la Universidad de Michigan y la Universidad de California en San Francisco dirigieron el estudio y destacaron su capacidad para mejorar los resultados de la cirugía en pacientes con diversos gliomas.
Todd Hollon, MD, neurólogo de University of Michigan Health, describió FastGlioma como una herramienta de diagnóstico revolucionaria que proporciona una forma más rápida y precisa de identificar tumores residuales. Se dio cuenta de su capacidad para reducir la dependencia de los métodos actuales, como la resonancia magnética que ingresa en la cirugía o los agentes de imágenes fluorescentes, que a menudo no están disponibles o no son adecuados para todos los tipos de tumores.
Lucha contra tumores sin cirugía
Como si estudiar de Michigan Medicine – Universidad de Michigan, los tumores residuales, que a menudo se parecen a las células cerebrales sanas, son un desafío común en la neurocirugía. Tradicionalmente, los cirujanos han tenido dificultades para distinguir entre un cerebro sano y las células cancerosas restantes, lo que ha llevado a la extirpación incompleta del tumor. FastGlioma aborda esto combinando imágenes ópticas de alta resolución con inteligencia artificial para identificar la invasión tumoral de forma rápida y precisa.
En un estudio internacional, este modelo se probó con muestras de 220 pacientes con gliomas de bajo o alto grado. FastGlioma logró una precisión promedio del 92%, mejor que los métodos convencionales, que tenían una alta tasa de omisión de grandes restos de tumores malignos. El coautor Shawn Hervey-Jumper, MD, profesor de neurocirugía en UCSF, enfatizó su capacidad para mejorar la precisión quirúrgica y al mismo tiempo reducir la dependencia de agentes de imágenes o procedimientos que requieren mucho tiempo.
Aplicaciones futuras en cirugía del cáncer
FastGlioma se basa en modelos básicos, un modelo de IA entrenado en grandes conjuntos de datos, que permite la adaptación a diferentes tareas. El modelo ha demostrado potencial para su uso en otros tipos de cáncer, incluidos tumores de pulmón, próstata y mama, sin requerir un entrenamiento intensivo.
Aditya S. Pandey, MD, catedrático de neurocirugía de la Universidad de Michigan, confirmó su papel en la mejora de los resultados de la cirugía en todo el mundo y aceptó las propuestas para incluir la IA en la cirugía del cáncer. Los investigadores pretenden ampliar su uso a otros tipos de tumores, lo que podría revolucionar el tratamiento del cáncer en todo el mundo.
