Una nariz artificial desarrollada en la Universidad de Tampere, en Finlandia, que ayudará a los neurocirujanos a identificar el tejido canceroso durante una cirugía y permitirá la extirpación con mayor precisión de los tumores.
La escisión electroquirúrgica utiliza dispositivos como un cuchillo eléctrico o una cuchilla de diatermia (equipo electrónico que crea una corriente de alta frecuencia, entre dos electrodos, para generar calor en los tejidos con el fin de cortar y coagular durante procedimientos quirúrgicos), es la técnica más utilizada en neurocirugía.
Cuando el tejido se quema, las moléculas del tejido se dispersan en forma de humo quirúrgico. El método desarrollado por investigadores de la Universidad de Tampere, requiere que el humo quirúrgico ingrese a un nuevo tipo de sistema de medición, capaz de identificar el tejido maligno y distinguirlo del tejido sano.
Es un sistema de aprendizaje automático que analiza los gases de combustión (humo quirúrgico) con Espectometría Diferencial de Movilidad (DMS de las siglas Differential Mobility Spectrometry), y un cuchillo eléctrico que se utiliza para producir los gases de combustión de los tejidos.
El estudio acerca del sistema que “olfatea” el humo quirúrgico para identificar tumores cerebrales en tiempo real en neurocirugía se publicó en el Journal of Neurosurgery.
“En la práctica clínica actual, el análisis se realiza con un análisis microscópico de una sección del tumor y se envía a un patólogo durante la cirugía”, dice Ilkka Haapala, de la Universidad de Tampere.
Después, 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, y se puede conectar a la instrumentación ya presente en los quirófanos de neurocirugía“, explica Haapala.
La precisión de la clasificación del sistema fue del 83 por ciento cuando se analizaron todas las muestras. Al comparar los tumores con baja malignidad (gliomas) con las muestras control, la precisión de la clasificación del sistema fue del 94 por ciento y alcanzó una sensibilidad del 97 por ciento y una especificidad del 90 por ciento.
Fuente: Tampere University
Artículo publicado en el Journal of Neurosurgery
