El 14 de noviembre de 2024, se informó sobre un avance significativo en la cirugía de tumores cerebrales por investigadores de la UC San Francisco y la Universidad de Michigan. Un sistema de diagnóstico basado en inteligencia artificial (IA), llamado FastGlioma, ha mostrado promesas para mejorar las tasas de supervivencia de los pacientes que se someten a cirugía por tumores cerebrales.
Esta herramienta innovadora ayuda a los neurocirujanos a identificar tejido canceroso que puede no ser visible durante la cirugía, permitiendo una extracción más completa de los tumores mientras los pacientes aún están bajo anestesia. El estudio destaca que cuando los tumores cerebrales recaen, las tasas de supervivencia disminuyen significativamente, particularmente para los tumores de alto grado, que a menudo conducen a la mortalidad del paciente dentro de un año.
La investigación, publicada en la revista Nature, indica que la aplicación de FastGlioma resultó en que solo el 3.8% de los pacientes tenían tejido de alto riesgo restante después de la cirugía, en comparación con el 24% en aquellos que no utilizaron la herramienta. Este avance podría retrasar o incluso prevenir la recurrencia del tumor, ofreciendo una nueva esperanza para pacientes con diversos tipos de cáncer.
FastGlioma combina tecnología de IA con histología Raman estimulada (SRH), lo que permite una visualización rápida de muestras de tejido fresco en minutos. El sistema se ha entrenado con un conjunto de datos de más de 11,000 especímenes tumorales, lo que permite una clasificación precisa de los tipos de tejido. La herramienta es actualmente de código abierto y está patentada por UCSF, aunque aún no ha recibido la aprobación de la Administración de Alimentos y Medicamentos.
Con el potencial de aplicaciones más amplias, se prevé que técnicas similares de IA se prueben en cirugías para cánceres de mama, pulmón, próstata y cabeza y cuello, marcando un cambio decisivo en el campo de la neurocirugía.