(Desde la izquierda) Im\u00e1genes de ultrasonido, im\u00e1genes de microscop\u00eda fotoac\u00fastica (PAM)\/US y tinci\u00f3n de hematoxilineosina (H&E) representativa del lecho tumoral. Panel C: lecho tumoral tratado con c\u00e1ncer residual; Panel E, lecho tumoral tratado sin c\u00e1ncer residual. Cr\u00e9dito: Zhu lab <\/p>\n
El c\u00e1ncer de recto, junto con el c\u00e1ncer de colon, es el tercer tipo de c\u00e1ncer m\u00e1s com\u00fan en los Estados Unidos, y el tratamiento y la cirug\u00eda afectan en gran medida la calidad de vida de los pacientes. Un equipo multidisciplinario de la Universidad de Washington en St. Louis ha desarrollado y probado una t\u00e9cnica de imagen innovadora que puede diferenciar entre los tejidos rectales con c\u00e1nceres residuales y aquellos sin tumores despu\u00e9s de la quimioterapia y la radiaci\u00f3n, lo que alg\u00fan d\u00eda podr\u00eda ayudar a evitar cirug\u00edas innecesarias en algunos pacientes que lograron la destrucci\u00f3n completa del tumor despu\u00e9s de la quimiorradioterapia. <\/p>\n
Quing Zhu, Ph.D., profesora de ingenier\u00eda biom\u00e9dica en la Escuela de Ingenier\u00eda McKelvey, y los miembros de su laboratorio desarrollaron un sistema utilizando una nueva t\u00e9cnica de imagen microscop\u00eda fotoac\u00fastica de resoluci\u00f3n ac\u00fastica registrada conjuntamente con ultrasonido (AR-PAM\/US) y emparejado con una red neuronal de inteligencia artificial de \u00abaprendizaje profundo\u00bb. Esta t\u00e9cnica pudo determinar mejor la presencia de tumores residuales en los tejidos del lecho tumoral rectal tratados que otros tipos de im\u00e1genes, como la resonancia magn\u00e9tica, que a menudo no puede distinguir el c\u00e1ncer residual del tejido cicatricial. Los resultados de la investigaci\u00f3n, el primer estudio de factibilidad que utiliza im\u00e1genes AR-PAM en pacientes con c\u00e1ncer de recto tratados previamente con radiaci\u00f3n y quimioterapia, se publican en la revista Radiology el 23 de marzo.<\/p>\n
\u00abNuestro sistema PAM\/US combinado con el sistema neuronal de aprendizaje profundo red tiene un gran potencial para identificar mejor a los pacientes aptos para el tratamiento no quir\u00fargico y mejorar la calidad de vida de los pacientes\u00bb, asegur\u00f3 Zhu. \u00abSi podemos decir despu\u00e9s de la radiaci\u00f3n y la quimioterapia qu\u00e9 pacientes pueden tener una buena respuesta sin tumores residuales, el paciente puede evitar la cirug\u00eda\u00bb.<\/p>\n
Zhu, tambi\u00e9n profesor de radiolog\u00eda en la Facultad de Medicina, se unieron al art\u00edculo los estudiantes de doctorado Xiandong Leng, coautor principal con Shihab Uddin, Ph.D., quien obtuvo un doctorado en ingenier\u00eda biom\u00e9dica de McKelvey Engineering en 2020, y Hongbo Luo; y Sitai Kou.<\/p>\n
Realizaron un estudio prospectivo de un a\u00f1o de duraci\u00f3n de pacientes con c\u00e1ncer de recto tratados en el Barnes-Jewish Hospital en St. Louis por m\u00e9dicos cl\u00ednicos de la Facultad de Medicina: Matthew Mutch, MD, presidente de Solon and Bettie Gershman en Cirug\u00eda de Colon y Recto, jefe de la Secci\u00f3n de Cirug\u00eda de Colon y Recto y profesor de cirug\u00eda; y William Chapman Jr., MD, m\u00e9dico residente de cirug\u00eda. Zhu dijo que otros que contribuyeron significativamente al estudio fueron: Steven R. Hunt, MD, profesor asociado de cirug\u00eda; Anup Shetty, MD, profesor asistente de radiolog\u00eda; Deyali Chatterjee, MD, profesora asistente de patolog\u00eda e inmunolog\u00eda; y Michelle Cusumano, coordinadora del estudio en la Secci\u00f3n de Cirug\u00eda de Colon y Recto.<\/p>\n
Chapman dijo que el equipo pas\u00f3 m\u00e1s de tres a\u00f1os investigando esta tecnolog\u00eda en espec\u00edmenes de colon y recto extirpados quir\u00fargicamente con resultados prometedores antes de desarrollar el prototipo para pacientes estudios.<\/p>\n
\u00abEsperamos que las im\u00e1genes mejoradas proporcionadas por AR\/PAM mejoren significativamente nuestra capacidad para discriminar entre pacientes con tumores residuales y aquellos que han sido completamente curados sin cirug\u00eda\u00bb, dijo. \u00abAl evitar la cirug\u00eda m\u00f3rbida innecesaria y al reducir la carga de las pruebas de vigilancia, las im\u00e1genes fotoac\u00fasticas podr\u00edan ser un gran avance en el tratamiento actual del c\u00e1ncer de recto localmente invasivo\u00bb.<\/p>\n
En el estudio, despu\u00e9s de completar la quimioterapia y la radiaci\u00f3n , los pacientes se sometieron a im\u00e1genes PAM\/US con una sonda l\u00e1ser endorrectal port\u00e1til desarrollada en el laboratorio de Zhu. La sonda tiene un cabezal giratorio que permite una imagen de 360 grados del recto, las \u00faltimas 6 pulgadas del colon. El extremo de la sonda, que toma una imagen por segundo, est\u00e1 cubierto por un peque\u00f1o globo de l\u00e1tex inflado con agua que permite la transmisi\u00f3n de ondas ultras\u00f3nicas y fotoac\u00fasticas a la pared rectal. Estas ondas resaltan los cambios en la vasculatura del tejido y tambi\u00e9n el crecimiento de nuevos tumores. El procedimiento de im\u00e1genes agreg\u00f3 alrededor de 20 minutos de tiempo que los pacientes estuvieron bajo anestesia.<\/p>\n
Leng, quien ha estado trabajando en este proyecto desde 2017, fue fundamental en el desarrollo del sistema y el software, dijo Zhu. Dise\u00f1\u00f3 y construy\u00f3 el endoscopio AR\/PAM, el primero de su tipo, y program\u00f3 el sistema para adquirir datos, procesar y mostrar im\u00e1genes en tiempo real.<\/p>\n
\u00abA partir de los datos ex vivo muy preliminares, mi configuraci\u00f3n revel\u00f3 claramente m\u00faltiples estructura de capas de la imagen de ultrasonido y abundantes vasos sangu\u00edneos en la submucosa del tejido colorrectal normal\u00bb, dijo Leng. \u00abEn contraste con el tejido normal, el lecho del tumor maligno muestra una falta de estructura multicapa y de vasos sangu\u00edneos. Este importante hallazgo puede revelar una caracter\u00edstica importante para acceder a la respuesta al tratamiento de los pacientes con quimioterapia y radioterapia\u00bb.<\/p>\n
En el primero fase del estudio, el equipo us\u00f3 datos de espec\u00edmenes de tejido extra\u00eddos quir\u00fargicamente de m\u00e1s de 2,000 im\u00e1genes de 22 pacientes para entrenar la red neuronal, un conjunto de algoritmos basados en inteligencia artificial que funciona de manera similar al cerebro humano, para reconocer c\u00e1nceres colorrectales normales y cancerosos. tejido. En la segunda fase, utilizaron im\u00e1genes del tejido vivo de 10 pacientes que previamente hab\u00edan recibido quimioterapia y radiaci\u00f3n. Se utilizaron varios cientos de im\u00e1genes de cinco de esos pacientes para afinar la red neuronal, y se retuvieron cientos de im\u00e1genes de cinco patentes para realizar pruebas.<\/p>\n
El modelo PAM de aprendizaje profundo, dise\u00f1ado y desarrollado por Uddin, predijo correctamente el estado canceroso de los cinco pacientes que se hab\u00edan sometido a im\u00e1genes, mientras que las im\u00e1genes de resonancia magn\u00e9tica clasificaron err\u00f3neamente a tres de cada cinco pacientes, y el modelo de aprendizaje profundo solo con ultrasonido declar\u00f3 incorrectamente a tres pacientes como libres de c\u00e1ncer.<\/p>\n
Mutch dijo que el equipo es muy optimista acerca de los resultados.<\/p>\n
\u00abEsta es una noticia espectacular y nos acerca m\u00e1s a la transici\u00f3n del concepto a la tecnolog\u00eda cl\u00ednicamente \u00fatil\u00bb, dijo. \u00abLa esperanza es que nos permita diferenciar a los pacientes que tuvieron una respuesta completa a la quimioterapia y la radiaci\u00f3n de aquellos pacientes con tumor residual. Esto ayudar\u00e1 a determinar mejor qu\u00e9 pacientes pueden tratarse sin cirug\u00eda frente a aquellos que realmente necesitan una operaci\u00f3n\u00bb.<\/p>\n
En el futuro, el equipo planea realizar un estudio cl\u00ednico para confirmar estos resultados iniciales en un gran grupo de pacientes con c\u00e1ncer de recto que completaron la quimioterapia y la radiaci\u00f3n y se someter\u00e1n a cirug\u00eda o seguir\u00e1n a los pacientes despu\u00e9s del tratamiento. <\/p>\n
Explore m\u00e1s<\/p>\n
El aprendizaje autom\u00e1tico, la t\u00e9cnica de im\u00e1genes puede impulsar el diagn\u00f3stico del c\u00e1ncer de colon M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Xiandong Leng et al, Assessing Rectal Cancer Treatment Response Using Coregisted Endorectal Photoacoustic and US Imaging Paired with Deep Learning , Radiolog\u00eda (2021). DOI: 10.1148\/radiol.2021202208 Informaci\u00f3n de la revista:<\/strong> Radiolog\u00eda <\/p>\n Proporcionado por la Universidad de Washington en St. Louis Cita<\/strong>: Un \u00absalto adelante\u00bb en la gesti\u00f3n de riesgos del c\u00e1ncer de recto (2021, 26 de marzo) recuperado el 30 de agosto de 2022 de https:\/\/medicalxpress.com\/news\/2021-03-rectal-cancer.html Este documento est\u00e1 sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigaci\u00f3n privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona \u00fanicamente con fines informativos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" (Desde la izquierda) Im\u00e1genes de ultrasonido, im\u00e1genes de microscop\u00eda fotoac\u00fastica (PAM)\/US y tinci\u00f3n de hematoxilineosina (H&E) representativa del lecho tumoral. Panel C: lecho tumoral tratado con c\u00e1ncer residual; Panel E, lecho tumoral tratado sin c\u00e1ncer residual. Cr\u00e9dito: Zhu lab El c\u00e1ncer de recto, junto con el c\u00e1ncer de colon, es el tercer tipo de c\u00e1ncer … Continuar leyendo \u00abUn ‘salto adelante’ en el manejo del riesgo de c\u00e1ncer de recto\u00bb<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-17139","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/17139","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=17139"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/17139\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=17139"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=17139"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=17139"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}