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Los científicos están demostrando cómo las imágenes del infrarrojo cercano y el aprendizaje automático pueden identificar tumores ocultos

Los tumores del estroma gastrointestinal (GIST), que normalmente se encuentran en el estómago y el intestino delgado, requieren técnicas exigentes que requieren mucho tiempo y prolongan el diagnóstico. Ahora, para mejorar el pronóstico de GIST, el Dr. Daiki Sato, Hiroaki Ikematsu y Takeshi Koata del National Cancer Center Hospital East en Japón, el Dr. Hideo Yokota del RIKEN Center for Advanced Photonics, Japón, y el Dr. Toshihiro Takamatsu y Kohe Suga de Universidad de Ciencias de TokioJapón, dirigido por el Dr. Hiroshi Takemura, desarrolló una técnica que utiliza espectroscopia de infrarrojo cercano (NIR-HSI) junto con el aprendizaje automático. Sus resultados se publican en la revista Nature. Informes científicos.

El Dr. Takimura explica: “Esta técnica es algo similar a los rayos X, y la idea es que se use radiación electromagnética que puede atravesar el cuerpo para crear imágenes de las estructuras internas”. La diferencia es que los rayos X alcanzan 0.01 -10 nanómetros. Pero los rayos del infrarrojo cercano son aproximadamente 800-2500 nm. A esta longitud de onda, los rayos del infrarrojo cercano hacen que los tejidos parezcan transparentes en las imágenes. Estas longitudes de onda son menos dañinas para el paciente incluso que los rayos visibles “.

Esto debería significar que los científicos pueden investigar con seguridad algo oculto dentro de los tejidos, pero hasta el estudio del Dr. Takimura y sus colegas, nadie había intentado utilizar NIR-HSI en tumores profundos como los GIST.

Hablando de lo que los impulsó a participar en esta investigación, el Dr. Takimura elogia al difunto profesor que comenzó su viaje: “Este proyecto solo fue posible gracias al difunto profesor Kazuhiro Kaneko, quien rompió las barreras entre médicos e ingenieros y estableció esta colaboración. sigue sus deseos “.

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El equipo del Dr. Takimura realizó experimentos de imágenes en 12 pacientes con casos confirmados de GIST, cuyos tumores se extirparon mediante cirugía. Los científicos tomaron imágenes de los tejidos extirpados usando NIR-HSI, luego le pidieron a un patólogo que examinara las imágenes para determinar los límites entre el tejido normal y el tumor. Estas imágenes se utilizaron luego como datos de entrenamiento para un algoritmo de aprendizaje automático, ya que esencialmente enseña a un programa informático a diferenciar los píxeles en las imágenes que representan tejido normal frente a aquellos que representan tejido tumoral.

Los científicos descubrieron que aunque 10 de los 12 tumores evaluados estaban cubiertos total o parcialmente por una capa mucosa, el análisis de aprendizaje automático fue eficaz para identificar GIST, codificar por colores los tumores y secciones no neoplásicas con un 86% de precisión.

“Este es un desarrollo muy emocionante”, explica el Dr. Takemura. “La capacidad de diagnosticar de forma precisa, rápida y no invasiva diferentes tipos de tumores submucosos sin biopsias, un procedimiento que requiere cirugía, es mucho más fácil tanto para el paciente como para los médicos del paciente. “

El Dr. Takimura reconoce que todavía hay desafíos por delante, pero siente que están listos para resolverlos. Los investigadores identificaron varias áreas que mejorarían sus resultados, como hacer que el conjunto de datos de entrenamiento sea mucho más grande, agregar información sobre la profundidad del tumor en un algoritmo de aprendizaje automático e incluir otros tipos de tumores en el análisis. También se está trabajando para desarrollar un sistema NIR-HSI basado en la tecnología endoscópica actual.

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“Ya hemos construido un dispositivo que conecta la cámara NIR-HSI al extremo del endoscopio y esperamos realizar pronto el análisis NIR-HSI directamente en el paciente, en lugar de solo los tejidos que se han extirpado quirúrgicamente”, dijo el Dr. Takimura dice: “En el futuro, esto nos ayudará a separar los GIST de otros tipos de neoplasias submucosas que pueden ser más malignas y peligrosas. Este estudio es el primer paso hacia una investigación más innovadora en el futuro, que ha sido posible gracias a este colaboración interdisciplinar “.

En la actualidad, un medio para la detección temprana y precisa y no invasiva de los GIST podría estar clínicamente disponible en breve.