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Laboratorio de patología sobre ruedas puede revolucionar la cirugía cerebral

Por el equipo editorial de HospiMedica en español
Actualizado el 30 May 2022

Las conjeturas definen un desafío central de la cirugía cerebral. Si se corta muy poco y las células tumorales residuales se reiniciarán y matarán al paciente. Si se corta demasiado y las funciones cerebrales críticas podrían dañarse irreversiblemente. Los estudios muestran que hasta en tres cuartas partes de los pacientes con cáncer de cerebro, quedan secciones del tumor que podrían haberse extraído de manera segura, simplemente porque el cirujano no puede verlas. Sin certeza visual, el riesgo de extirpar valioso tejido sano que podría estar involucrado en el habla, la memoria, el movimiento o prácticamente cualquier otra función importante del cerebro es simplemente demasiado alto para cortar más allá de los límites conocidos. Ahora, un tipo de sistema de imágenes radicalmente nuevo ayuda a los neurocirujanos a cortar con más confianza.

El nuevo sistema de imagen, ahora empleado en el Centro de Tumores Cerebrales y Espinales del Centro de Cancer Perlmutter de NYU Langone (Nueva York, NY, EUA), se llama histología Raman estimulada, o SRH por sus siglas en inglés, un método que distingue las regiones tumorales ricas en proteínas y ADN de tejido cerebral normal rico en lípidos, creando imágenes contrastadas similares a las diapositivas de histología convencional. La tecnología se basa en una técnica antigua, la espectroscopia Raman, utilizada en química desde la década de 1920, que consiste en hacer brillar un rayo láser en una muestra. Las propiedades vibratorias únicas de diferentes moléculas cambian las propiedades ópticas del láser, ayudando a crear una imagen de la estructura de la muestra.

Los patólogos pueden distinguir con la misma facilidad entre el tejido canceroso y el sano utilizando las imágenes de SRH realizadas en el quirófano en comparación con las convencionales creadas en el laboratorio. El sistema funciona en conjunto con una nueva y poderosa técnica de diagnóstico que aprovecha la IA para distinguir entre los tipos de tumores en menos de dos minutos, en comparación con los 20 a 30 minutos que normalmente les toma a los patólogos humanos. La velocidad del diagnóstico cambia las reglas del juego, ya que elimina el tiempo que un paciente permanece en la mesa de operaciones mientras los cirujanos esperan los resultados del laboratorio, una brecha peligrosa que aumenta las probabilidades de infección o complicaciones. Alojada en una caja de metal del tamaño de una mini-nevera y montada sobre ruedas, la tecnología, que ahora está disponible para todos los pacientes de NYU Langone Health con tumores cerebrales, puede llevarse a cualquier quirófano para proporcionar al cirujano un análisis casi en tiempo real de una muestra de tejido.

“Si tenemos un paciente con un tumor de etiología desconocida, por ejemplo, es posible que no sepamos si es un glioblastoma o un linfoma, dos tumores con tratamientos muy diferentes. Hacer la distinción en el quirófano es extremadamente importante”, dijo Daniel A. Orringer, MD. “La toma de decisiones quirúrgicas es como operar los pedales del freno y del acelerador. Estamos eliminando las conjeturas de la imagen al permitir que el cirujano interrogue el tejido a nivel microscópico y use datos de imágenes para informar la estrategia quirúrgica”.

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