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Nariz artificial ayuda a identificar tejido maligno en tumores cerebrales

Una nariz artificial desarrollada en la Universidad de Tampere, en Finlandia, ayuda a los neurocirujanos a identificar el tejido canceroso durante la cirugía y permite una extirpación más precisa de los tumores.

La resección electroquirúrgica, que utiliza dispositivos como un cuchillo eléctrico o una cuchilla de diatermia, es actualmente una técnica ampliamente utilizada en neurocirugía. Cuando el tejido se quema, las moléculas de tejido se dispersan en forma de humo quirúrgico. En el método desarrollado por los investigadores de la Universidad de Tampere, el humo quirúrgico se alimenta hacia un nuevo tipo de sistema de medición que puede identificar el tejido maligno y distinguirlo del tejido sano.

El artículo sobre dicho uso del humo quirúrgico para la identificación de tumores cerebrales se publicó recientemente en la revista Journal of Neurosurgery.

«En la práctica clínica actual, el análisis de la sección congelada es el estándar de oro para la identificación intraoperatoria del tumor. En ese método, se administra una pequeña muestra del tumor a un patólogo durante la cirugía«, dijo la investigadora Ilkka Haapala, de la citada universidad.

El patólogo realiza un análisis microscópico de la muestra y llama al quirófano para informar los resultados.

«Nuestro nuevo método ofrece una forma prometedora de identificar tejido maligno en tiempo real y la capacidad de estudiar varias muestras de diferentes puntos del tumor«, explicó Haapala.

«La ventaja específica del equipo es que se puede conectar a la instrumentación ya presente en los quirófanos de neurocirugía«, señala Haapala.

La tecnología se basa en la espectrometría de movilidad diferencial (DMS), donde los iones de gases de combustión alimentan a un campo eléctrico. La distribución de iones en el campo eléctrico es específica del tejido, y el tejido puede identificarse sobre la base de la «huella digital del olor» resultante.

El estudio analizó 694 muestras de tejido recolectadas de 28 tumores cerebrales y de muestras de control.

El equipo utilizado fue creado específicamente para el estudio. En concreto, es 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 de los tejidos.

La precisión de la 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 la clasificación del sistema fue del 94%, alcanzando una sensibilidad del 97% y una especificidad del 90%.

Vía: EurekAlert! – American Association for the Advancement of Science

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