Creación de un patólogo artificial

Un equipo del Instituto Max Planck para la Ciencia de la Luz (MPL) de Erlangen ha creado un método nuevo, rápido y preciso que permite a los médicos analizar células en muestras de tejido de pacientes con cáncer sin necesidad de un patólogo cualificado. Utilizando la inteligencia artificial para evaluar los datos que produce su método.

Durante una operación de cáncer se necesita información rápida y precisa sobre el tejido operado para guiar al cirujano en sus siguientes pasos. Mientras, que cuando se opera a un paciente de cáncer con un tumor sólido, la biopsia se envía a un patólogo para una evaluación rápida. El patólogo necesita evaluar, por ejemplo, si el tejido está sano o no o hasta qué punto el cáncer se ha extendido a 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 para la Física y la Medicina (MPZPM), en colaboración con la Universidad Friedrich-Alexander de Erlangen-Nürnberg, el Hospital Universitario de Erlangen, el Instituto Frauenhochschule 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 Prof. Jochen Guck, director del MPL, utiliza un triturador de tejidos, desarrollado por IPA, para desmenuzar rápidamente la biopsia hasta el nivel unicelular. Estas células individuales se se analizan 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 más «tradicionales» para analizar la deformabilidad celular.

En la 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. 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 conjuntos de datos complejos obtenidos por análisis RT-DC y determina rápidamente si una muestra de la 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 y el análisis automatizado de los datos tarda menos de 30 minutos, por lo que es lo suficientemente rápido como para realizarlo durante una intervención quirúrgica. Y lo que es más importante, 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 intervención.

Dependiendo del resultado, esto significa a menudo que días más tarde el paciente tenga 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 (IBD). En el futuro, el método podría ayudar a los médicos a evaluar la gravedad de la enfermedad o distinguir entre distintos tipos de IBD.

El equipo aspira a trasladar un día su método a un entorno clínico para ayudar o incluso sustituir al análisis patológico clásico.

Más información: Instituto Max Planck para la Ciencia de la Luz (MPL)

Lo Último

Lo Último

Deja una respuesta