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El nuevo sistema de imágenes y el algoritmo de inteligencia artificial identifican con precisión los tumores cerebrales

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Imágenes histológicas Raman estimuladas de astrocitoma difuso (izquierda) y meningioma (derecha). Crédito: Daniel Orringer, NYU Langone Health

El nuevo sistema de imágenes y el algoritmo de inteligencia artificial identifican con precisión los tumores cerebrales

Un nuevo estudio encuentra que un nuevo método para combinar imágenes ópticas avanzadas con un algoritmo de inteligencia artificial produce un diagnóstico intraoperatorio preciso y en tiempo real de tumores cerebrales.

Publicado en Nature Medicine el 6 de enero, el estudio examinó la precisión diagnóstica de la clasificación de imágenes de tumores cerebrales a través del aprendizaje automático, en comparación con la precisión de la interpretación del patólogo de las imágenes histológicas convencionales. Los resultados para ambos métodos fueron comparables: el diagnóstico basado en IA fue 94,6% preciso, en comparación con el 93,9% para la interpretación basada en el patólogo.

La técnica de imagen, estimulada por la histología Raman (SRH), revela infiltración tumoral en el tejido humano mediante la recolección de luz láser dispersa , iluminando características esenciales que no se ven típicamente en imágenes histológicas estándar.

Las imágenes microscópicas se procesan y analizan con inteligencia artificial, y en menos de dos minutos y medio, los cirujanos pueden ver un diagnóstico predicho de tumor cerebral. Usando la misma tecnología, después de la resección, pueden detectar y eliminar con precisión el tumor que de otro modo no se podría detectar.

“Como cirujanos, estamos limitados a actuar sobre lo que podemos ver; esta tecnología nos permite ver lo que de otro modo sería invisible, para mejorar la velocidad y la precisión en el quirófano, y reducir el riesgo de diagnóstico erróneo”, dice el autor principal Daniel A Orringer, MD, profesor asociado de Neurocirugía en la Facultad de Medicina Grossman de la NYU, quien ayudó a desarrollar la SSR y co-dirigió el estudio con colegas de la Universidad de Michigan. “Con esta tecnología de imágenes, las operaciones de cáncer son más seguras y efectivas que nunca”.

Cómo se realizó el estudio

Para construir la herramienta de inteligencia artificial utilizada en el estudio, los investigadores capacitaron a una red neuronal convolucional profunda (CNN) con más de 2.5 millones de muestras de 415 pacientes para clasificar el tejido en 13 categorías histológicas que representan los tumores cerebrales más comunes, incluido el glioma maligno, el linfoma , tumores metastásicos y meningioma.

Para validar la CNN, los investigadores inscribieron a 278 pacientes sometidos a resección de tumor cerebral o cirugía de epilepsia en tres centros médicos universitarios en el ensayo clínico prospectivo. Las muestras de tumor cerebral se biopsiaron de pacientes, se dividieron intraoperatoriamente en muestras hermanas y se asignaron aleatoriamente al brazo de control o experimental.

Las muestras enrutadas a través del brazo de control, la práctica estándar actual, se transportaron a un laboratorio de patología y se sometieron a un procesamiento de muestras, preparación de portaobjetos por parte de técnicos e interpretación por parte de patólogos, un proceso que demora entre 20 y 30 minutos. El brazo experimental se realizó intraoperatoriamente, desde la adquisición y el procesamiento de imágenes hasta la predicción diagnóstica a través de CNN.

En particular, los errores de diagnóstico en el grupo experimental fueron únicos de los errores en el grupo de control, lo que sugiere que un patólogo que utiliza la técnica novedosa podría lograr una precisión cercana al 100%. La capacidad diagnóstica precisa del sistema también podría ser beneficiosa para los centros que carecen de acceso a neuropatólogos expertos.

“La SSR revolucionará el campo de la neuropatología al mejorar la toma de decisiones durante la cirugía y proporcionar una evaluación a nivel de expertos en los hospitales donde no hay neuropatólogos capacitados”, dice Matija Snuderl, MD, profesora asociada en el Departamento de Patología de la NYU Grossman School of Medicina y coautora del estudio.

El Centro de Tumores Cerebrales y Espinales de la NYU Langone ofrece un tratamiento de vanguardia

El Dr. Orringer se unió a NYU Langone en agosto de 2019, trayendo consigo la tecnología SRH que ayudó a desarrollar. NYU Langone’s Brain and Spine Tumor Center es el primero en ofrecer esta técnica, utilizando el sistema de imágenes láser NIO de Invenio, en el noreste.

La última incorporación al conjunto integral de tecnologías de imágenes neuroquirúrgicas del centro, SRH trabaja en conjunto con resonancia magnética intraoperatoria y cirugía guiada por fluorescencia para proporcionar una guía de precisión de alta resolución para los neurocirujanos de clase mundial de NYU Langone.

“El Departamento de Neurocirugía de la NYU Langone ha sido durante mucho tiempo un líder en brindar las opciones de tratamiento más avanzadas a nuestros pacientes”, dice John G. Golfinos, MD, profesor de neurología Joseph P. Ransohoff y presidente del Departamento de Neurocirugía. “Con la adición de la experiencia del Dr. Orringer y esta tecnología innovadora, ahora estamos aún mejor equipados para proporcionar cirugías seguras y resultados de calidad para los casos de tumores cerebrales más complejos”.

La implementación de este nuevo sistema es el más reciente de los esfuerzos de NYU Langone para integrar la inteligencia artificial en la práctica clínica para mejorar el diagnóstico del cáncer. Investigadores y clínicos en el Centro de Cáncer Perlmutter de NYU Langone han logrado avances recientes en cáncer de pulmón, cáncer de seno y tumor cerebral .

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