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Una nueva tecnología impulsada por inteligencia artificial que crea modelos tridimensionales precisos de tumores, venas y otros tejidos blandos ofrece un método prometedor para ayudar a los cirujanos en la operación y tratamiento de cánceres de mama.
Tecnología innovadora para visualización médica
La tecnología, desarrollada por la startup SimBioSys con sede en Illinois, convierte imágenes de resonancia magnética (MRI) en blanco y negro en imágenes volumétricas espacialmente precisas de las mamas de los pacientes. Luego, ilumina diferentes partes de la mama con colores distintos: el sistema vascular, o venas, puede aparecer en rojo; los tumores se muestran en azul; el tejido circundante es de color gris.
Facilita la planificación quirúrgica
Los cirujanos pueden manipular fácilmente la visualización en 3D en una pantalla de computadora, obteniendo información importante que ayuda a guiar las cirugías y a influir en los planes de tratamiento. La tecnología, denominada TumorSight, calcula medidas clave relacionadas con la cirugía, incluyendo el volumen de un tumor y la distancia de los tumores a la pared del pecho y al pezón.
Datos cruciales para decisiones médicas
Además, proporciona datos significativos sobre el volumen de un tumor en relación con el volumen general de la mama, lo cual puede ayudar a determinar, antes de que comience un procedimiento, si los cirujanos deben intentar preservar una mama o optar por una mastectomía, que a menudo presenta efectos secundarios estéticos y dolorosos. TumorSight recibió la aprobación de la FDA el año pasado.
Impacto global del cáncer de mama
A nivel mundial, cerca de 2.3 millones de mujeres son diagnosticadas con cáncer de mama cada año, según la Organización Mundial de la Salud. Anualmente, el cáncer de mama es responsable de más de 500,000 muertes de mujeres. Alrededor de 100,000 mujeres en los EE.UU. se someten anualmente a algún tipo de mastectomía, según el Hospital Brigham and Women’s.
Mejoras en la visualización prequirúrgica
Según Jyoti Palaniappan, director comercial de SimBioSys, la tecnología de visualización de la compañía ofrece una mejora significativa en comparación con el tipo de datos que los cirujanos suelen ver antes de comenzar la cirugía.
“Típicamente, los cirujanos reciben un informe de radiología que les dice: ‘Aquí está el tamaño y ubicación del tumor’, y les proporcionan una o dos imágenes del tumor del paciente”, comentó Palaniappan. “Si el cirujano desea obtener más información, debe buscar al radiólogo y tener una conversación con él —lo cual no siempre sucede— y revisar el caso juntos.”
Objetivos de la tecnología
El Dr. Barry Rosen, director médico de la compañía, afirmó que uno de los principales objetivos de la tecnología es elevar y estandarizar la imagenología prequirúrgica, lo que, según él, puede tener un amplio impacto positivo en los resultados.
“Estamos tratando de transformar el proceso quirúrgico de un arte a una ciencia al aprovechar el poder de la inteligencia artificial para mejorar la planificación quirúrgica”, indicó el Dr. Rosen.
Desarrollo de nuevas técnicas
SimBioSys ya trabaja en casos adicionales de uso de inteligencia artificial que espera mejoren las tasas de supervivencia del cáncer de mama.
La empresa ha desarrollado una técnica novedosa para reconciliar imágenes de resonancia magnética de las mamas de un paciente tomadas mientras éste se encuentra acostado boca abajo, y convierte esas imágenes en visualizaciones 3D virtuales y realistas que muestran cómo aparecerán el tumor y el tejido circundante durante la cirugía —cuando el paciente esté acostado boca arriba.
Esta visualización en 3D es especialmente relevante para los cirujanos, ya que les permite imaginar cómo se verán la mama y los tumores una vez que comience la cirugía.
Impacto de la gravedad y la elasticidad en las visualizaciones
Para crear esta imagen, la tecnología calcula el impacto de la gravedad en diferentes tipos de tejido mamario y tiene en cuenta cómo la elasticidad de la piel afecta la forma de la mama cuando un paciente está en la mesa de operaciones.
Prevención de la recurrencia del cáncer
La startup también está trabajando en una nueva estrategia que depende de la inteligencia artificial para ofrecer rápidamente información que pueda ayudar a evitar la recurrencia del cáncer.
Actualmente, los laboratorios hospitalarios realizan pruebas de patología en los tumores que los cirujanos han extirpado. Las biopsias se envían a un laboratorio externo diferente, que realiza un análisis molecular más completo.
Este proceso generalmente toma hasta seis semanas. Sin conocer cuán agresivo es el cáncer en el tumor extirpado, o cómo ese tipo de cáncer podría responder a diferentes tratamientos, tanto los pacientes como los médicos no pueden elaborar rápidamente planes de tratamiento para evitar la recurrencia.
La nueva tecnología de SimBioSys utiliza un modelo de inteligencia artificial para analizar las características volumétricas en 3D del tumor recién extraído, el informe patológico inicial del tumor del hospital y los datos demográficos del paciente. A partir de esta información, SimBioSys genera, en cuestión de horas, un análisis de riesgo para el cáncer de ese paciente, lo que ayuda a los médicos a determinar rápidamente el mejor tratamiento para evitar la recurrencia.
Según Palaniappan, el nuevo método de la startup iguala o supera la capacidad de evaluación del riesgo de recurrencia de metodologías más tradicionales, basándose en sus estudios internos. También toma una fracción del tiempo que requieren estos otros métodos, mientras que su costo es significativamente menor.
