Utilizamos cookies para comprender de qué manera utiliza nuestro sitio y para mejorar su experiencia. Esto incluye personalizar el contenido y la publicidad. Para más información, Haga clic. Si continua usando nuestro sitio, consideraremos que acepta que utilicemos cookies. Política de cookies.

MedImaging

Deascargar La Aplicación Móvil
Noticias Recientes Radiografía RM Ultrasonido Medicina Nuclear Imaginología General TI en Imaginología Industria

Imagenología espectroscópica en el IR ayuda para el diagnóstico del cáncer de colon

Por el equipo editorial de MedImaging en español
Actualizado el 09 Sep 2019
Print article
Imagen: Un estudio nuevo afirma que las imágenes químicas de la FTIR pueden ayudar a identificar el cáncer de colon con mayor exactitud (Fotografía cortesía de ICL).
Imagen: Un estudio nuevo afirma que las imágenes químicas de la FTIR pueden ayudar a identificar el cáncer de colon con mayor exactitud (Fotografía cortesía de ICL).
Según un estudio nuevo, las imágenes espectroscópicas infrarrojas con transformación de Fourier (FTIR) pueden producir ‘fotografías químicas’ de muestras de tejido de biopsia que van desde la sanas a las cancerosas.

Investigadores del Colegio Imperial de Londres (Imperial; Reino Unido) y la Universidad de Columbia Británica (UBC; Vancouver, Canadá) realizaron la obtención de imágenes espectroscópicas FTIR de tejidos de biopsia de colon, y las combinaron con un enfoque aleatorio de aprendizaje automático (ML) de máquinas forestales (NM) para clasificar las diferentes etapas de las neoplasias malignas del cáncer de colon. La combinación de los enfoques computacionales ópticos y del ML ayudó a eliminar la dispersión de fondo durante las mediciones. Los resultados demostraron que el estiramiento CH y que las bandas amida I tienen poca o ninguna importancia para la clasificación de las neoplasias malignas del colon.

El mejor resultado de predicción se encontró cuando la clasificación se realizó en la región de huellas dactilares del espectro infrarrojo medio (7-10 micras; 1500-1000 cm−1), con lo que se excluye la contribución de las bandas de amida I y II. La exactitud general de la predicción fue superior al 90%, con una excelente diferenciación de los tejidos displásicos e hiperplásicos. El estudio también mostró que la corrección computacional funcionó mejor que la corrección óptica, y que los estados de enfermedad se pueden diferenciar efectivamente incluso sin eliminar los efectos de dispersión. El estudio fue publicado el 16 de agosto de 2019, en la revista Analytical and Bioanalytical Chemistry.

“Es urgente desarrollar nuevas técnicas que puedan identificar las primeras etapas del cáncer, de una manera que vaya más allá de los métodos de histopatología actuales, para aumentar las tasas de supervivencia. El acoplamiento de imágenes espectroscópicas con enfoques avanzados de ML ayuda a la detección temprana y a la comprensión del cáncer”, dijo el autor principal, el profesor Sergei Kazarian, PhD, del departamento de ingeniería química del ICL. “Existe la emoción de tener una exactitud mejorada que promete avances en la detección temprana del cáncer y la diferenciación de las etapas de la enfermedad”.

Las imágenes FTIR implican hacer brillar un haz infrarrojo sobre una muestra y medir la cantidad de esa luz que se absorbe a diferentes frecuencias, que se utiliza para producir una referencia visual de la composición química de la muestra. Y aunque el estudio se restringió al cáncer de colon, los investigadores ya han creado modelos, que tienen el potencial de poder ser aplicados a otros cánceres difíciles de diagnosticar, como el cáncer de esófago e incluso anomalías no cancerosas.

Enlace relacionado:
Colegio Imperial de Londres
Universidad de Columbia Británica

New
Ultrasound Needle Guide
Ultra-Pro 3
3T MRI Scanner
MAGNETOM Cima.X
New
Mobile Cath Lab
Photon F65/F80
Ultrasound Table
Women’s Ultrasound EA Table

Print article

Canales

Radiografía

ver canal
Imagen: un estudio ha vinculado un mayor uso de radiografías de tórax con un diagnóstico más temprano del cáncer de pulmón y una mejor supervivencia (foto cortesía de 123RF)

Mayor uso de radiografías de tórax permite detectar el cáncer de pulmón en etapas tempranas

El cáncer de pulmón sigue siendo la principal causa de muerte por cáncer en todo el mundo. Si bien tecnologías avanzadas como la tomografía computarizada (TC) desempeñan... Más

RM

ver canal
Imagen: Comparación que muestra exploraciones 3T y 7T para el mismo participante (foto cortesía de P Simon Jones/University of Cambridge)

Imágenes por RM ultrapotentes permiten cirugías en pacientes con epilepsia resistente al tratamiento

Aproximadamente 360.000 personas en el Reino Unido padecen epilepsia focal, una afección en la que las convulsiones se propagan desde una parte del cerebro. Alrededor de un tercio de estos pacientes... Más

Medicina Nuclear

ver canal
Imágenes PET/TC con 68Ga-FZ-NR-1 e imágenes PET/TC y PET/RM con 18F-FDG en pacientes representativos con TNBC con nectina-4 positiva (foto cortesía del Journal of Nuclear Medicine)

Nuevo radiotrazador identifica biomarcador para el cáncer de mama triple negativo

El cáncer de mama triple negativo (CMTN), que representa entre el 15 % y el 20 % de todos los casos de cáncer de mama, es uno de los subtipos más agresivos, con una tasa de supervivencia a cinco años de... Más

TI en Imaginología

ver canal
Imagen: La nueva Medical Imaging Suite hace que los datos de imágenes de atención médica sean más accesibles, interoperables y útiles (Fotografía cortesía de Google Cloud)

Nueva suite de imágenes médicas de Google Cloud hace los datos de imágenes médicas más accesibles

Las imágenes médicas son una herramienta fundamental que se utiliza para diagnosticar a los pacientes, y cada año se escanean miles de millones de imágenes médicas en... Más