Los científicos de la fundación FLENI y especialistas en Ciencias de la Computación de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la UBA realizaron un software que produciría imágenes precisas de los tumores cerebrales. El programa aún se encuentra en una fase experimental
En principio Wasserman y Calvar pensaron en la posibilidad de utilizar simultáneamente distintos tipos de resonancia magnética.
"En realidad, lo que nos propusimos fue segmentar el tejido", dijo Calvar al diario La Nación, "separar lo que es tumor de lo que es cerebro sano. Es algo que el médico hace visualmente en forma rutinaria, pero tiene el inconveniente de que no puede cuantificarlo".
Los tumores cerebrales no pueden extraerse totalmente y muchas veces siguen creciendo a pesar de haberse operado en su mayoría. Hay distintos niveles de agresividad: algunos crecen con mayor rapidez mientras que otros son más estables.
"Hay ocasiones en que el especialista realiza dos estudios con cuatro o cinco meses de diferencia y no nota cambios, agregó Calvar, entonces nuestra idea fue intentar determinar si el tumor creció o no, o si se redujo por el tratamiento."
La espectroscopía arroja una curva con distintos picos. Cada uno corresponde a un metabolito hallado en el tejido y, según si ese tejido es maligno o normal, la forma de esa curva cambia.
Por otra parte, la resonancia magnética deja ver cortes anatómicos con distintas características.
Pero hasta el momento ninguna de esas técnicas lograba brindar una mayor precisión. "Lo que hicimos fue trasladar temas que actualmente se plantean en el ámbito académico y desarrollar variantes propias", mencionó Wasserman.
"Quisiéramos que este programa nos permita saber cómo fue tratado el paciente, contó Calvar. Un tumor no se puede irradiar todo de la misma manera. Este sistema permitiría ver puntualmente en qué región está creciendo. Y si el método es automático, mucho mejor."
Los investigadores tendrán que validar el programa lo que les representará un desafío.
"Antes, hay que precisar muchas cosas, agregó Wasserman. Por ejemplo, ¿cuándo diríamos que un tumor está creciendo o retrocediendo? Hay quienes sostienen que para que sea lícito admitir que se registró un cambio, es necesario que exista una variación del 15%, por lo menos, pero todavía no está definido", señaló.
Y afirmó que las simulaciones y las pruebas que se realizaron hasta ahora en pacientes sanos arrojan resultados alentadores.
El próximo paso, anticipan los investigadores, es comprobar en pacientes si este software es capaz de detectar eficazmente los cinco o seis tejidos que se presentan en la masa tumoral.
