Una 'nariz artificial' identifica el tejido maligno en los tumores cerebrales

Así es, científicos de la Universidad de Tampere (Finlandia) han desarrollado una 'nariz artificial' que sirve de ayuda a los neurocirujanos a identificar el tejido canceroso en los tumores cerebrales durante la cirugía. De este modo, es posible una escisión mucho más precisa.

Identifica el tejido maligno y lo distingue del bueno

La resección electroquirúrgica con dispositivos como un cuchillo eléctrico o una hoja de diatermia es actualmente una técnica muy utilizada en neurocirugía. Cuando se quema tejido, las moléculas de tejido se dispersan en forma de humo quirúrgico. En este método, el humo quirúrgico se introduce en un nuevo tipo de sistema de medición que puede identificar el tejido maligno y distinguirlo del tejido sano.

"Durante la práctica clínica actual, el análisis de secciones congeladas es el estándar de oro para la identificación intraoperatoria de tumores. En ese método, una pequeña muestra del tumor se le da a un patólogo durante la cirugía. Nuestro nuevo método ofrece tanto una forma prometedora de identificar tejido maligno en tiempo real como la capacidad de estudiar varias muestras de diferentes puntos del tumor", explica Ilkka Haapala, una de las responsables del trabajo, que se ha publicado en la revista 'Journal of Neurosurgery'.

La tecnología se basa en la espectrometría de movilidad diferencial

El patólogo realiza un análisis microscópico de la muestra y llama al quirófano para comunicar los resultados. La ventaja específica del equipo es que puede conectarse a la instrumentación ya presente en los quirófanos neuroquirúrgicos.

La tecnología se basa en la espectrometría de movilidad diferencial (DMS), en la que los iones de los gases de combustión se introducen en un campo eléctrico. La distribución de los iones en el campo eléctrico es específica del tejido. Y el tejido puede identificarse sobre la base de la "huella dactilar olorosa" resultante.

El estudio analizó 694 muestras de tejido recogidas de 28 tumores cerebrales y muestras de control. Asimismo, el equipo utilizado fue desarrollado específicamente para el estudio. Consiste en un sistema de aprendizaje automático que analiza los gases de combustión con tecnología DMS y un cuchillo eléctrico.

Nariz artificial de alta precisión

La precisión de clasificación del sistema fue del 83% cuando se analizaron todas las muestras. La precisión mejoró en ajustes más restringidos. Al comparar los tumores de baja malignidad (gliomas) con las muestras de control, la precisión de clasificación del sistema fue del 94%, alcanzando una sensibilidad del 97% y una especificidad del 90%.