Imagenología hiperespectral detecta el cáncer durante la cirugía

Un microscopio quirúrgico inteligente que examina las células en el espectro ultravioleta (UV) e infrarrojo cercano (CIR), podría ayudar a identificar las células cancerosas en la sala de operaciones (OR).

Desarrollado por investigadores del Centro Médico Southwestern de la Universidad de Texas (UT) (UTS; Dallas, TX, EUA), la Universidad de Texas en Dallas (UTD; Richardson, EUA) y otras instituciones, el microscopio de imagenología hiperespectral basado en reflectancia (HSI) y autofluorescencia, proporciona una modalidad de imagenología óptica no ionizante que puede detectar con exactitud y ayudar a reducir márgenes quirúrgicos inadecuados durante las cirugías de carcinomas escamocelulares (SCC) en minutos, utilizando herramientas de aprendizaje profundo y de aprendizaje automático.


Para el estudio, los investigadores examinaron 102 muestras de tejido extirpado. Las muestras de tejido se fotografiaron primero con HSI basada en reflectancia e imágenes de autofluorescencia, y luego con dos colorantes fluorescentes con el fin de poder comparar. Los resultados mostraron que la HSI basada en la reflectancia y las imágenes de autofluorescencia podían detectar el cáncer a una resolución de micras y superaron tanto las imágenes usando el colorante proflavina como las imágenes estándar rojas, verdes y azules (RVA). En general, la HSI predijo la presencia de células cancerosas con una exactitud del 80-90%. El estudio fue publicado el 14 de septiembre de 2019 en la revista Cancers.

“Esperamos que esta tecnología pueda ayudar a los cirujanos a detectar mejor el cáncer durante la cirugía, reducir el tiempo de operación, disminuir los costos médicos y salvar vidas. La HSI no es invasiva, es portátil y no requiere radiación ni un agente de contraste”, concluyeron el autor principal, Baowei Fei, PhD, EngD, del departamento de radiología de la UTS, y sus colegas. “Si tenemos una gran base de datos que sabe qué es el tejido normal y qué es el tejido canceroso, entonces podemos entrenar a nuestro sistema para aprender las características de los espectros. Una vez entrenado, el dispositivo inteligente puede predecir si una nueva muestra es un tejido canceroso o no”.

La HSI puede ayudar a adquirir grandes cantidades de bandas espectrales en todo el espectro electromagnético (tanto dentro como fuera del rango visual) con una resolución espacial muy fina. Tan bien, de hecho, que por cada píxel de imagen se puede detectar un espectro completo de color. Usando esta información y algoritmos de clasificación complejos, es posible determinar qué material o sustancia se encuentra en cada píxel.

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Centro Médico Southwestern de la Universidad de Texas
Universidad de Texas en Dallas