Un nuevo enfoque para la práctica de la patología quirúrgica para pacientes con tumor cerebral podría hacer una combinación poderosa: operaciones más precisas, más seguras y más eficientes.
Los neurocirujanos y patólogos de Michigan Medicine son los primeros en ejecutar la histología Raman estimulada, un método que mejora la velocidad y la eficacia del diagnóstico, en un quirófano. Detallan el avance en un nuevo artículo de Nature Biomedical Engineering.
Los investigadores tomaron imágenes de tejido de 101 pacientes neuroquirúrgicos usando métodos convencionales y el nuevo método. Ambas técnicas, encontraron, produjeron resultados precisos pero el nuevo método fue mucho más rápido.
Eso, si se aplica ampliamente, podría cambiar el ritmo y la estructura de una operación.
"Al lograr una excelente calidad de imagen en tejidos frescos, podemos hacer un diagnóstico durante la cirugía", dice el primer autor Daniel A. Orringer, MD, profesor asistente de neurocirugía en la Facultad de Medicina de la Universidad de Michigan. "Esto elimina ellargo proceso de envío de tejidos fuera del quirófano para su procesamiento e interpretación "
El flujo de trabajo de hoy para determinar un diagnóstico durante una operación requiere que el cirujano espere de 30 a 40 minutos mientras se envía el tejido a un laboratorio de patología dedicado para su procesamiento, seccionamiento, tinción, montaje e interpretación. Todo el equipo en la sala de operaciones puede estar inactivomientras espera los resultados de la patología, dice Orringer.
Un procedimiento quirúrgico más eficiente ahorraría dinero al requerir menos tiempo en la sala de operaciones.
"Nuestra técnica puede interrumpir el proceso de diagnóstico intraoperatorio de una manera excelente, reduciéndolo de un proceso de 30 minutos a unos 3 minutos", dice Orringer. "Inicialmente, desarrollamos esta tecnología como un medio para ayudar a los cirujanos a detectar tumores microscópicos,pero descubrimos que la tecnología era capaz de mucho más que guiar la cirugía ".
Acuerdo casi perfecto
La microscopía de dispersión Raman estimulada, la tecnología detrás de la SSR, se desarrolló en 2008, pero los láseres peligrosos que involucraba la hacían inadecuada para usar en una sala de operaciones. Ahora se ha desarrollado y probado una versión clínica en la sala de operaciones durante más deaño en la UM, con el microscopio basado en láser de fibra montado directamente en un carro clínico que se conecta a la pared.
Para interpretar las muestras, los investigadores desarrollaron SRH, que crea imágenes familiares para los que están actualmente en uso.
SRH usa coloración virtual para resaltar las características celulares y arquitectónicas de los tumores cerebrales, con un resultado que se asemeja a la tinción tradicional. El patólogo es capaz de diferenciar el tejido tumoral del cerebro normal como de costumbre.
"Es muy similar a lo que hacemos actualmente en nuestro diagnóstico intraoperatorio, con la excepción de que el tejido es fresco, no ha sido procesado o manchado", dice la autora principal Sandra Camelo-Piragua, MD, profesora asistente de patología en la UMEscuela de Medicina.
en el Ingeniería biomédica de la naturaleza estudio, a los neuropatólogos se les dieron 30 muestras de muestras, procesadas a través de SSR o métodos tradicionales. Se les dio la misma información sobre el historial médico de cada paciente y la ubicación del tumor y se les pidió que hicieran un diagnóstico.
Esos patólogos, encontraron los investigadores de la UM, tenían la misma probabilidad de hacer un diagnóstico correcto si usaban SSR o portaobjetos convencionales.
"Las imágenes de SSR asegurarán que se recolecte tejido apropiado y de buena calidad para alcanzar nuestro objetivo final: diagnóstico preciso", dice Camelo-Piragua.
inteligencia artificial
Mientras Orringer y su equipo continúan mejorando esta tecnología de imagen, también le están enseñando a una computadora cómo usar imágenes de SRH para hacer diagnósticos.
Crearon y validaron un proceso de aprendizaje automático que fue capaz de predecir el subtipo de tumor cerebral con una precisión del 90 por ciento en un subconjunto de 30 muestras de pacientes.
"Cuanto más alimentemos la computadora, más precisos serán sus diagnósticos", dice Orringer.
conectando hospitales
El uso de SRH también podría mejorar el flujo de trabajo para las instalaciones sin acceso a neuropatólogos expertos. Orringer señala que los hospitales más pequeños pueden asociarse con sistemas más grandes que tienen acceso, ya que hay menos de 800 neuropatólogos certificados por la junta en comparación con los aproximadamente 1,400Instituciones estadounidenses que realizan cirugía cerebral.
"Llevar la SSR a hospitales más pequeños ampliaría sus capacidades porque las imágenes se pueden interpretar de forma remota", dice. La preparación de la muestra es mínima y la SSR podría entregar rápidamente secciones histológicas virtuales para ayudar en el diagnóstico de forma remota.
El siguiente paso es un ensayo clínico a gran escala, con el objetivo final de mostrar la equivalencia entre la técnica de SSR para hacer diagnósticos, dice Orringer. El sistema prototipo actualmente está destinado solo para uso en investigación.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Medicina de Michigan - Universidad de Michigan . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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