Mejorar la precisión en quirófano de las cirugías de tumores cerebrales es un importante reto para la investigación en esta campo. Con este objetivo, un equipo de expertos de la Universidad Politécnica de Madrid ha participado en una investigación europea en la que ha logrado utilizar imágenes hiperespectrales en la cirugía de tumores cerebrales, consiguiendo así resultados mucho más precisos en las operaciones. Según señalan desde la universidad madrileña, "lograr una aproximación más clara y limpia al tumor es uno de los desafíos a los que se enfrenta un cirujano ante cualquier tipo de cáncer, pero este requisito es más importante aún cuando la masa cancerosa se sitúa en el cerebro, donde el más mínimo margen de error puede tener consecuencias muy graves en forma de efectos secundarios y pérdida de la calidad de vida para el paciente".
El nombre que recibe este proyecto internacional es HELiCoiD y, tal y como señalan desde la UPM, utiliza las imágenes obtenidas de un par de cámaras hiperespectrales durante la cirugía cerebral para ayudar al neurocirujano a que realice una mejor resección del tumor, "lo que reduce la posibilidad de complicaciones posteriores a la intervención y mejora el pronóstico del paciente. Y es que, el gran valor de este tipo de imágenes radica en que, por sus características, proporcionan información mucho más precisa de los márgenes del tumor que la que se obtendría a simple vista o con la ayuda de un microscopio".
En este sentido, César Sanz, investigador del Centro de Investigación en Tecnologías Software y Sistemas Multimedia para la Sostenibilidad (CITSEM) de la UPM y uno de los participantes en el estudio, explica que “las imágenes hiperespectrales son una herramienta de detección fundamental y que presenta muchas ventajas, dado que no son invasivas, no son ionizantes y no necesitamos contrastes con lo que no son molestas para el paciente”. A su vez, este experto añade que “contienen información que no solo se limita al espectro visible, sino que incluyen cientos de bandas, cada una de las cuales cubre una parte estrecha y contigua del espectro electromagnético”.
Las imágenes hiperespectrales "contienen información que no solo se limita al espectro visible, sino que incluyen cientos de bandas, cada una de las cuales cubre una parte estrecha y contigua del espectro electromagnético”
De este modo, para cada pixel de la imagen se tienen, no tres como en las imágenes en color (RGB), sino centenares de valores. "En consecuencia cada imagen es un cubo de datos de información espectral que consiste en una serie de planos obtenidos a varias longitudes de onda de interés", apuntan desde la UPM. Así, Eduardo Juárez, investigador responsable por parte de la UPM en el proyecto HELiCoiD, asegura que “al analizar la reflectancia, emitancia o fluorescencia de cada píxel en la imagen hiperespectral, se logra una mejor determinación de la estructura química del material bajo evaluación”.
UNA IMAGEN PRIVILEGIADA DEL TEJIDO CANCEROSO
Según señalan desde la universidad madrileña, gracias a las posibilidades de la imagen hiperespectral los cirujanos pueden diferenciar mejor el tejido sano del canceroso y si el procesamiento se realiza a la velocidad adecuada, puede asistir al neurocirujano, en tiempo real, en la toma de decisiones durante las operaciones. Algo fundamental ya que “la cantidad de tejido extraído en la resección de este tipo de tumores tiene un efecto decisivo sobre la calidad de vida posterior del paciente”, asegura Rubén Salvador, otro de los investigadores participante en HELiCoiD.
“Se han realizado más de 40 operaciones quirúrgicas con el prototipo en el quirófano y la valoración final de los auditores de la Comisión Europea ha sido muy favorable”
Ante estos avances, el motivo por el que hasta ahora no se habían utilizado en las cirugías de tumores cerebrales era "porque los algoritmos desarrollados para el procesamiento de imágenes hiperespectrales requieren una elevada capacidad de cómputo debido a su complejidad y al gran volumen de datos. Para satisfacer el requisito de detección de cáncer en tiempo real, es necesario emplear plataformas hardware/software multiprocesador de altas prestaciones”, explica Raquel Lazcano, investigadora en HELiCoiD, que asegura que eso es precisamente lo que se ha logrado con este proyecto. “Los cirujanos reciben la información que captan las cámaras en tiempo real y ya descifrada por medio de los algoritmos, por lo que en todo momento tienen información en tiempo real y diferenciada por colores de las áreas del cerebro que están interviniendo y pueden ver en qué punto están en la resección del tumor y si hay más masa tumoral de la esperada”, señala la experta.
Para los investigadores, los resultados del proyecto han sido un éxito. “Se han realizado más de 40 operaciones quirúrgicas con el prototipo en el quirófano y la valoración final de los auditores de la Comisión Europea ha sido muy favorable” añade Daniel Madroñal, también investigador en HELiCoiD.