El diagnóstico de cáncer requiere un largo proceso de análisis múltiples de biopsias de tejidos, lo que impide la detección rápida y temprana de los cánceres. En un nuevo estudio, los investigadores de la Universidad de Osaka, en Japón, han desarrollado un novedoso sistema de imágenes que utiliza luz infrarroja cercana para ser menos invasivo y más eficiente en el tiempo que el enfoque convencional.
El análisis histopatológico, o la investigación de biopsias de tejidos, es la piedra angular del diagnóstico de cáncer. Primero, se hacen biopsias de múltiples muestras de diferentes ubicaciones de tejidos que se envían luego a un patólogo, quien analizará los tejidos en busca de moléculas de interés para determinar si hay células cancerosas presentes.
Aunque es un proceso establecido, puede ser particularmente invasivo, ya que se necesita una cantidad suficiente de biopsias de múltiples ubicaciones dentro del mismo órgano para aumentar las posibilidades de contraer el cáncer potencial, lo que no siempre es posible para ciertos órganos como los pulmones, el páncreas y útero La sospecha de cáncer cervical es incluso una contraindicación para la adquisición de biopsias.
Otro gran inconveniente de este proceso es la lentitud del proceso, debido a la complejidad de la adquisición de tejidos, la preparación histopatológica, la evaluación y la preparación del informe.
El tiempo es esencial cuando se trata de cáncer, dice el autor correspondiente del estudio Masaru Ishii. El objetivo de nuestro estudio fue desarrollar una técnica novedosa que pueda proporcionar un diagnóstico de cáncer en tiempo real utilizando solo los tejidos obtenidos, sin más preparación histopatológica.
Para lograr su objetivo, los investigadores se centraron en el cáncer de cuello uterino, el cuarto tipo de cáncer más común en las mujeres. Obtuvieron biopsias de pacientes sanas y pacientes con cáncer cervical, y las tomaron imágenes de inmediato con su sistema de imágenes que usa luz infrarroja cercana para escanear los tejidos.
Una característica adicional de este sistema de imágenes es su capacidad para escanear no solo tejidos en dos dimensiones, como se hace convencionalmente, sino también en tres dimensiones, obteniendo así una imagen completa de los tejidos.
Los investigadores encontraron que los núcleos, compartimientos dentro de las células que contienen el ADN, tenían una forma irregular en el tejido canceroso. Al aprovechar este hallazgo y analizarlo utilizando un algoritmo de aprendizaje automático, los investigadores pudieron establecer un enfoque cuantitativo para clasificar los tejidos en normales y cancerosos según la forma nuclear.
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Tomado de: Noticias Al Día. Agosto 1, 2020
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