Científicos de la universidad de Tampere (Finlandia)
ha desarrollado un nuevo tipo de sistema de medición que ayuda a los cirujanos
durante las escisiones tumorales identificando el tejido canceroso a tempo real
para diferenciarlo del sano y conseguir así un procedimiento más sencillo.
Actualmente los instumentos que se utilizan en
neurocirugía (tales como cuchillos eléctricos o hojas de diatermia) producen el
llamado humo quirúrjico, que aparece al quemar tejido por la dispersión de las
celulas de este. Este humo quirúrjico es el que este nuevo sistema puede
analizar.
Normalmente durante la cirugía se le da a un patólogo
una muestra congelada del tumor para que este lo analice y así identificar que
tipo de tejido es, mientras que con este nuevo sistema se podría realizar ese
análisis a tiempo real, al igual que estudiar varias muestras de un mismo
tumor. El patólogo realizaría entonces un análisis microscópico de esa muestra
y comunicarle rápidamente al quirófano los resultados.
Otra ventaja de este sistema es que es facilmente
acopable a los instrumentos ya presentes en los quirófanos de neurocirugía.
Esta tecnología se basa en la espectrometría de movilidad diferencial, “en la que los iones
de los gases en 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”.
En este estudio fueron analizadas 694 muestras de tejido de casi
30 tumores cerebrales, con un equipo desarrollado específicamente para este
estudio. Con esto se consiguió un sistema de aprendizaje automático para el
análisis de esos gases en combustión con tecnolotía DMS.
La precisión de la clasificación fue de casi el 85%, la cual
mejoró rápidamente hasta alcanzar una sensibilidad del 97% y una especificidad
del 90%.
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