Publicado 30/07/2020 07:40CET

Un nuevo sistema de imagen de tejido no invasivo acelera el diagnóstico de cáncer

Un nuevo sistema de imagen de tejido no invasivo acelera el diagnóstico de cánce
Un nuevo sistema de imagen de tejido no invasivo acelera el diagnóstico de cánce - PDPICS / PIXABAY - Archivo

   MADRID, 30 Jul. (EUROPA PRESS) -

   El diagnóstico de cáncer requiere un largo proceso de análisis múltiples de biopsias de tejidos, lo que impide la detección rápida y temprana de los cánceres. En un nuevo estudio, los investigadores de la Universidad de Osaka, en Japón, han desarrollado un novedoso sistema de imágenes que utiliza luz infrarroja cercana para ser menos invasivo y más eficiente en el tiempo que el enfoque convencional.

   El análisis histopatológico, o la investigación de biopsias de tejidos, es la piedra angular del diagnóstico de cáncer. Primero, se hacen biopsias de múltiples muestras de diferentes ubicaciones de tejidos que se envían luego a un patólogo, quien analizará los tejidos en busca de moléculas de interés para determinar si hay células cancerosas presentes.

   Aunque es un proceso establecido, puede ser particularmente invasivo, ya que se necesita una cantidad suficiente de biopsias de múltiples ubicaciones dentro del mismo órgano para aumentar las posibilidades de contraer el cáncer potencial, lo que no siempre es posible para ciertos órganos como los pulmones, el páncreas y útero La sospecha de cáncer cervical es incluso una contraindicación para la adquisición de biopsias.

   Otro gran inconveniente de este proceso es la lentitud del proceso, debido a la complejidad de la adquisición de tejidos, la preparación histopatológica, la evaluación y la preparación del informe.

   "El tiempo es esencial cuando se trata de cáncer --dice el autor correspondiente del estudio Masaru Ishii--. El objetivo de nuestro estudio fue desarrollar una técnica novedosa que pueda proporcionar un diagnóstico de cáncer en tiempo real utilizando solo los tejidos obtenidos, sin más preparación histopatológica".

   Para lograr su objetivo, los investigadores se centraron en el cáncer de cuello uterino, el cuarto tipo de cáncer más común en las mujeres. Obtuvieron biopsias de pacientes sanas y pacientes con cáncer cervical, y las tomaron imágenes de inmediato con su sistema de imágenes que usa luz infrarroja cercana para escanear los tejidos.

   Una característica adicional de este sistema de imágenes es su capacidad para escanear no solo tejidos en dos dimensiones, como se hace convencionalmente, sino también en tres dimensiones, obteniendo así una imagen completa de los tejidos.

   Los investigadores encontraron que los núcleos, compartimientos dentro de las células que contienen el ADN, tenían una forma irregular en el tejido canceroso. Al aprovechar este hallazgo y analizarlo utilizando un algoritmo de aprendizaje automático, los investigadores pudieron establecer un enfoque cuantitativo para clasificar los tejidos en normales y cancerosos según la forma nuclear.

   Para verificar la precisión de los resultados de las imágenes, los investigadores enviaron la muestra a los patólogos que luego realizaron un análisis histopatológico convencional de las biopsias y encontraron una superposición significativa entre ambos enfoques.

   El empleo de ambos algoritmos de clasificación recientemente desarrollados incluso permitió la diferenciación entre el cáncer invasivo y la llamada neoplasia intraepitelial cervical, un precursor del cáncer invasivo detectado mediante la recolección de células cervicales con frotis de Papanicolaou. En conjunto, este novedoso método de obtención de imágenes permitió visualizar tejidos en tres dimensiones y analizar el cáncer sin una preparación extensiva de tejidos.

   "Estos son resultados sorprendentes que muestran cómo la combinación de nuestra técnica con el análisis de imágenes utilizando inteligencia artificial permite la detección menos invasiva, rápida y cuantitativa del cáncer de cuello uterino en comparación con el enfoque convencional --señala Ishii--. Nuestro sistema de imágenes podría ayudar a desarrollar nuevos dispositivos médicos como un enfoque mejorado para el diagnóstico de cánceres".