Desarrollar una herramienta que diferencia tejido sano y tumoral en una cirugía cerebral

CEREBRO
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Publicado: miércoles, 10 febrero 2016 15:01

   MADRID, 10 Feb. (EUROPA PRESS) -

   Empresas e instituciones europeas, entre ellas el Grupo Álava Ingenieros, están participando en el desarrollo del proyecto 'HELICoID' que tiene como objetivo desarrollar un demostrador capaz de discriminar entre tejido sano y tumoral en tiempo real durante una intervención quirúrgica cerebral en personas.

   "Se trata de una sofisticada herramienta que aporta al neurocirujano información precisa de la localización del tumor en la sala de operaciones mediante imágenes hiperespectrales. Dado que el cáncer implica un cambio en la fisiología celular, esta alteración puede ser detectada como un cambio en la firma hiperespectral del tejido", ha explicado el miembro de la División de Diseño de Sistema Integrados (DSI) del Instituto Universitario de Microelectrónica Aplicada (IUMA) de la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria (ULPGC) e impulsor de 'HELICoID', Gustavo Marrero Callicó.

   En concreto, prosigue, esta herramienta permite visualizar con gran nitidez la frontera entre tumor y tejido sano -algo realmente complejo- en tiempo real. Las imágenes hiperespectrales que se captan del cerebro del paciente, además, van cambiando según se van extrayendo las células tumorales, por lo que los desplazamientos en la masa encefálica ya no dificultan el trabajo.

   "Esto es algo inaudito en la neurocirugía. Y todo este proceso lo realizamos de manera no invasiva ya que el HELICoID no actúa sobre el paciente. Sólo capta imágenes sin necesidad de inyectar contrastes ni aplicar radiaciones", ha apostillado el adjunto al servicio de Neurocirugía del Hospital Doctor Negrín y del Hospital Vithas Santa Catalina, en Las Palmas de Gran Canaria, Juan Francisco Piñeiro Martí.

   Asimismo, Callicó ha asegurado que para la fiabilidad del sistema es clave la elección de los sensores hiperespectrales adecuados, trabajo "esencial" que ha desarrollado Grupo Álava Ingenieros y que, a su juicio, es "decisivo en el éxito del proyecto.

   "Nuestra aportación consiste en la definición de los sensores idóneos en función de los problemas que irían apareciendo en el desarrollo del proyecto. Este trabajo es clave en el funcionamiento del sistema porque esos sensores aportan la precisión que un proyecto de este tipo necesita", han argumentado Yago Sánchez y Sergio García, director de Área y jefe de Producto de Grupo Álava Ingenieros, respectivamente.

YA EXISTE UN SISTEMA EXPERIMENTAL INTRAOPERATORIO

   De hecho, los expertos disponen ya de un sistema experimental intraoperatorio que ofrece a los neurocirujanos mayor cantidad de información, lo que les permite confirmar la resección en tiempo real de operación, evitando indeterminaciones debidas al desplazamiento de masa cerebral y aumentando el nivel de confianza en la consecución de los objetivos quirúrgicos.

   "Hasta el momento, los primeros resultados son muy positivos. Ya se han hecho las primeras pruebas en operaciones a pacientes del hospital del Hospital Universitario Doctor Negrín, en Las Palmas de Gran Canaria. En concreto, ha sido usado hasta la fecha en 22 intervenciones quirúrgicas, lo que ha permitido obtener varias capturas de distintos tipos de tumores y crear una base de datos preliminar para el desarrollo de los algoritmos de clasificación", ha enfatizado Callicó.

   Superada la primera fase del proyecto con éxito, los investigadores van a acumular datos para garantizar la fiabilidad del sistema. En concreto, de cada paciente se ha obtenido una cantidad variable de tomas, de las cuales, cada una contener de 500.000 a 800.000 firmas hiperespectrales. Además, los expertos han entrenado una serie de algoritmos que permiten a día de hoy detectar con una precisión del 98 por ciento las células tumorales.

   El aparato se ha trasladado recientemente al University Hospital of Southampton (Reino Unido) para ampliar el espectro de pacientes en diferentes poblaciones, lo que hará crecer considerablemente la base de datos y ajustar los algoritmos de forma más precisa para cumplir el objetivo de tener el prototipo completamente terminado para finales del año 2016.

   "Empezamos trabajando con el tumor cerebral porque es el más complicado y difícil de identificar. Hay tumores más sencillos de detectar, como los de piel o colon, por ejemplo. Pero si demostramos que la imagen hiperespectral es capaz de ayudar en la detección de tumores cerebrales habremos logrado lo difícil, porque a continuación se puede aplicar en otros procesos tumorales, como el cáncer de mama, para eliminar el tejido tumoral con mayor precisión", ha zanjado Callicó.