Científicos de la Universidad de Tampere (Finlandia) han desarrolladouna 'nariz artificial' que ayuda a los neurocirujanos a identificar el tejido canceroso en los tumores cerebrales durante la cirugía y permite una escisión más precisa.
La resección electroquirúrgica con dispositivos como un cuchillo eléctrico o una hoja de diatermia es actualmente una técnica ampliamente utilizada en neurocirugía. Cuando se quema tejido, las moléculas de tejido se dispersan en forma de humo quirúrgico. En el método desarrollado por estos investigadores, el humo quirúrgico se introduce en un nuevo tipo de sistema de medición que puede identificar el tejido maligno y distinguirlo del tejido sano.
"En la práctica clínica actual, el análisis de secciones congeladas es el estándar de oro para la identificación intraoperatoria de tumores. En ese método, una pequeña muestra del tumor se le da a un patólogo durante la cirugía. Nuestro nuevo método ofrece tanto una forma prometedora de identificar tejido maligno en tiempo real como la capacidad de estudiar varias muestras de diferentes puntos del tumor", explica Ilkka Haapala, una de las responsables del trabajo, que se ha publicado en la revista 'Journal of Neurosurgery'.
El patólogo realiza un análisis microscópico de la muestra y llama al quirófano para comunicar los resultados. La ventaja específica del equipo es que puede conectarse a la instrumentación ya presente en los quirófanos neuroquirúrgicos. La tecnología se basa en la espectrometría de movilidad diferencial (DMS), en la que los iones de los gases de combustión se introducen en un campo eléctrico. La distribución de los iones en el campo eléctrico es específica del tejido, y el tejido puede identificarse sobre la base de la "huella dactilar olorosa" resultante.
El estudio analizó 694 muestras de tejido recogidas de 28 tumores cerebrales y muestras de control. El equipo, utilizado fue desarrollado específicamente para el estudio, consiste en un sistema de aprendizaje automático, que analiza los gases de combustión con tecnología DMS y un cuchillo eléctrico, que se utiliza para producir los gases de combustión a partir de los tejidos.
La precisión de clasificación del sistema fue del 83% cuando se analizaron todas las muestras. La precisión mejoró en ajustes más restringidos. Al comparar los tumores de baja malignidad (gliomas) con las muestras de control, la precisión de clasificación del sistema fue del 94%, alcanzando una sensibilidad del 97% y una especificidad del 90%.
