Creación de un patólogo artificial
Los investigadores han creado un nuevo método para analizar células en muestras de tejido de pacientes con cáncer mediante inteligencia artificial
Un equipo del Instituto Max Planck para la Ciencia de la Luz (MPL) y la FAU ha creado un método nuevo, rápido y preciso para que los médicos analicen células en muestras de tejido de pacientes con cáncer sin necesidad de un patólogo cualificado. Utilizan inteligencia artificial para evaluar los datos que produce su método.
Imagen simbólica
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Durante una operación de cáncer se necesita información rápida y precisa sobre el tejido operado para guiar al cirujano en sus siguientes pasos. Cuando se opera a un paciente de cáncer con un tumor sólido, el cirujano envía una muestra de biopsia a un patólogo para que realice una evaluación rápida. El patólogo necesita evaluar, por ejemplo, si el tejido está sano o no o hasta qué punto se ha extendido el cáncer en los órganos. El proceso convencional de este diagnóstico intraoperatorio requiere mucho tiempo, recursos y trabajo.
Pero, ¿y si existiera un método que pudiera hacer este análisis de tumores sólidos en sólo 30 minutos, con precisión y en ausencia de un patólogo formado? Ese es precisamente el resultado del esfuerzo de científicos del MPL y del Max-Planck-Zentrum für Physik und Medizin (MPZPM), en colaboración con la FAU, el Hospital Universitario de Erlangen y el Instituto Fraunhofer de Automatización de Procesos (IPA) de Mannheim. En un estudio publicado en Nature Biomedical Engineering, el equipo formado por la Dra. Despina Soteriou, la Dra. Markéta Kubánková y el director del MPL y profesor de la FAU Jochen Guck utiliza una trituradora de tejidos, desarrollada por el IPA, para desmenuzar rápidamente muestras de biopsia hasta el nivel unicelular. Estas células individuales se analizan después mediante citometría de deformabilidad en tiempo real (RT-DC), un método sin etiquetas desarrollado en el laboratorio de Guck. Con él, pueden analizar las propiedades físicas de hasta 1.000 células por segundo. Esto es 36.000 veces más rápido que los métodos más antiguos y "tradicionales" de análisis de la deformabilidad celular.
Un enfoque físico del análisis celular
En el RT-DC, las células individuales se empujan a gran velocidad a través de un canal microscópico, donde se deforman bajo la tensión y la presión. Se toma una imagen de cada célula. A partir de las imágenes, los científicos determinan diversas propiedades físicas de las células, como su tamaño, forma o deformabilidad. Kubánková explica la ventaja de centrarse en los atributos físicos de las células: "Cuando vas al médico, no se limita a mirarte, sino que también te hace un examen físico y palpa partes de tu cuerpo. Con los métodos tradicionales para analizar una muestra de biopsia, un patólogo sólo puede mirar las células. Nosotros podemos hacer el examen físico de las células individuales, y eso nos da mucha más información con la que trabajar".
El simple examen físico de las células no es suficiente para el diagnóstico. Los médicos deben ser capaces de evaluar estos resultados sin la ayuda de un patólogo o físico cualificado. Para lograrlo, el grupo MPL combinó el triturador de tejidos y el RT-DC con una tercera herramienta: la inteligencia artificial (IA). El modelo de IA evalúa los grandes y complejos conjuntos de datos obtenidos mediante el análisis RT-DC y determina rápidamente si una muestra de biopsia contiene o no tejido tumoral. El uso de la IA también afirmó la importancia de la deformabilidad celular como biomarcador, ya que los resultados fueron notablemente peores cuando la IA no se entrenó con esta variable. En general, todo el procedimiento, incluido el procesamiento de las muestras y el análisis automatizado de los datos, dura menos de 30 minutos, por lo que es lo suficientemente rápido como para realizarse durante una intervención quirúrgica. Además, no es necesario que haya un patólogo disponible para evaluar la muestra. Esto supone una gran ventaja, ya que las consultas intraoperatorias no siempre son posibles y, en algunos centros, las muestras sólo pueden analizarse una vez concluida la cirugía. Dependiendo del resultado, esto significa a menudo que días después el paciente tiene que volver al hospital para someterse a otra intervención quirúrgica.
Además de analizar la presencia de tumores, el método también se utilizó para detectar la inflamación tisular en un modelo de enfermedad inflamatoria intestinal (EII). En el futuro, el método podría ayudar a los médicos a evaluar la gravedad de la enfermedad o a distinguir entre distintos tipos de EII. El equipo aspira a trasladar algún día su método al ámbito clínico para ayudar o incluso sustituir al análisis patológico clásico. Soteriou está satisfecho con los resultados de su estudio: "Se trata de una prueba de concepto: el método puede determinar con precisión y rapidez la presencia de tejido tumoral en nuestras muestras. El siguiente paso será seguir colaborando estrechamente con los médicos para determinar la mejor manera de trasladar este método a la clínica." El Prof. Guck, director del MPL y actual ponente del MPZPM, comenta: "Se trata del primer gran éxito del nuevo MPZPM, y de un excelente ejemplo de cómo los nuevos enfoques físicos pueden contribuir a avanzar en problemas de larga data en medicina clínica, como el diagnóstico preciso del cáncer. Con la finalización del edificio del MPZPM en el campus médico el próximo verano, las interacciones esenciales entre físicos e investigadores clínicos serán aún más frecuentes y sustanciales, y cabe esperar más resultados rompedores de este tipo."
Nota: Este artículo ha sido traducido utilizando un sistema informático sin intervención humana. LUMITOS ofrece estas traducciones automáticas para presentar una gama más amplia de noticias de actualidad. Como este artículo ha sido traducido con traducción automática, es posible que contenga errores de vocabulario, sintaxis o gramática. El artículo original en Inglés se puede encontrar aquí.
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