Un nuevo sistema de imágenes de tejidos acelera el diagnóstico del cáncer
Después de la excitación con un rayo infrarrojo cercano, con su alta permeabilidad tisular, se detecta la fluorescencia generada por la óptica no lineal. Por lo tanto, es posible observar tridimensionalmente porciones profundas de tejido vivo que no han sido fijadas o teñidas. Crédito: Universidad de Osaka
El diagnóstico de cáncer requiere un largo proceso de múltiples análisis de biopsias de tejido, lo que impide la detección rápida y temprana de cánceres. En un nuevo estudio, investigadores de la Universidad de Osaka desarrollaron un novedoso sistema de imágenes que utiliza luz infrarroja cercana para ser menos invasivo y más eficiente en el tiempo que el enfoque convencional.
El análisis histopatológico, o la investigación de biopsias de tejido, es la piedra angular del diagnóstico del cáncer. En primer lugar, se realizan biopsias de múltiples muestras de diferentes ubicaciones de tejido. Luego, estas muestras se envían a un patólogo, quien tiñe los tejidos en busca de moléculas de interés para determinar si hay células cancerosas presentes. Aunque es un proceso establecido, puede ser particularmente invasivo, ya que se necesita una cantidad suficiente de biopsias de múltiples ubicaciones dentro del mismo órgano para aumentar las posibilidades de detectar el cáncer potencial, lo que no siempre es posible para ciertos órganos como los pulmones, el páncreas y el útero. La sospecha de cáncer de cuello uterino es incluso una contraindicación para la obtención de una biopsia. Otro inconveniente importante de este proceso es la lentitud del tiempo de respuesta, debido a la complejidad de la adquisición de tejido, la preparación histopatológica, la evaluación y la preparación del informe.
«El tiempo es esencial cuando se trata de cáncer». dice el autor correspondiente del estudio Masaru Ishii. «El objetivo de nuestro estudio fue desarrollar una técnica novedosa que pueda proporcionar un diagnóstico de cáncer en tiempo real utilizando únicamente los tejidos obtenidos, sin preparación histopatológica adicional».
- En la imagen de tejido normal, los núcleos celulares (rojo) son escasos y no se puede reconocer ninguna estructura fibrosa (verde) alrededor de las células. Por el contrario, en la imagen del cáncer de cuello uterino, los núcleos de las células cancerosas están hinchados y densos. Aparece una estructura fibrosa (verde) alrededor de las células cancerosas. Crédito: Universidad de Osaka
- La visualización en tiempo real es posible sin múltiples pasos, como biopsia, fijación, corte y tinción Además, dado que los datos se obtienen como imágenes digitales, es fácil acceder a la inteligencia artificial de forma inmediata, así como realizar una clasificación cuantitativa de imágenes. Crédito: Universidad de Osaka
Para lograr su objetivo, los investigadores se centraron en el cáncer de cuello uterino, el cuarto tipo de cáncer más común en las mujeres. Obtuvieron biopsias de pacientes sanas y pacientes con cáncer de cuello uterino y las tomaron de inmediato con su sistema de imágenes que usa luz infrarroja cercana para escanear los tejidos. Una característica adicional de este sistema de imágenes es su capacidad no solo para escanear tejidos en dos dimensiones, como se hace convencionalmente, sino también en tres dimensiones, obteniendo así una imagen completa de los tejidos. Los investigadores encontraron que los núcleos, compartimentos dentro de las células que contienen el ADN, tenían una forma irregular en el tejido canceroso. Al aprovechar este hallazgo y analizarlo utilizando un algoritmo de aprendizaje automático, los investigadores pudieron establecer un enfoque cuantitativo para clasificar los tejidos en normales y cancerosos en función de la forma nuclear. Yendo un paso más allá, los investigadores desarrollaron un algoritmo de clasificación adicional que tiene en cuenta la cantidad de tejido conectivo en las biopsias al decidir si el tejido está sano o enfermo.
Pero, ¿mejoró este sistema de imágenes el diagnóstico de ¿cáncer de cuello uterino? Para verificar la precisión de los resultados de las imágenes, los investigadores enviaron la muestra a patólogos que luego realizaron un análisis histopatológico convencional de las biopsias y encontraron una superposición significativa entre ambos enfoques. El empleo de ambos algoritmos de clasificación recientemente desarrollados incluso permitió la diferenciación entre el cáncer invasivo y la llamada neoplasia intraepitelial cervical, un precursor del cáncer invasivo detectado mediante la recolección de células cervicales con pruebas de Papanicolaou. En conjunto, este novedoso método de imagen permitió visualizar los tejidos en tres dimensiones y analizarlos en busca de cáncer sin una preparación extensa del tejido.
«Estos son resultados sorprendentes que muestran cómo la combinación de nuestra técnica con el análisis de imágenes el uso de inteligencia artificial permite la detección menos invasiva, rápida y cuantitativa del cáncer de cuello uterino en comparación con el enfoque convencional», dice Ishii. «Nuestro sistema de imágenes podría ayudar a desarrollar nuevos dispositivos médicos como un enfoque mejorado para el diagnóstico de cánceres».
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Precáncer de cuello uterino identificado por fluorescencia, en un paso hacia la detección junto a la cama Proporcionado por la Universidad de Osaka Cita: Un nuevo sistema de imágenes de tejidos acelera el diagnóstico de cáncer (23 de julio de 2020) recuperado 31 Agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2020-07-tissue-imaging-cancer-diagnosis.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.