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03 feb 2020 - 06 feb 2020
01 mar 2020 - 05 mar 2020

Imagenología no invasiva detecta el cáncer a nivel molecular

Por el equipo editorial de Labmedica en español
Actualizado el 26 Aug 2019
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Imagen: Los científicos combinaron la microscopía multifotónica con algoritmos automáticos de análisis de imágenes y estadísticas para diferenciar entre el tejido sano y el enfermo. En esta imagen, recopilada de una manera no invasiva, completamente libre de etiquetas, el colágeno se colorea de verde mientras que los grupos de células metastásicas ováricas se presentan en rojo (Fotografía cortesía de la Universidad de Tufts).
Imagen: Los científicos combinaron la microscopía multifotónica con algoritmos automáticos de análisis de imágenes y estadísticas para diferenciar entre el tejido sano y el enfermo. En esta imagen, recopilada de una manera no invasiva, completamente libre de etiquetas, el colágeno se colorea de verde mientras que los grupos de células metastásicas ováricas se presentan en rojo (Fotografía cortesía de la Universidad de Tufts).
Para los pacientes con cáncer, la presencia de metástasis dicta la evaluación de estadificación que, a su vez, define la ruta de tratamiento adecuada seleccionada. Para los tumores malignos ginecológicos, como el carcinoma de ovario, es de gran importancia diferenciar entre el estado de la enfermedad localizada y metastásica, ya que afecta drásticamente el tratamiento.

Para el diagnóstico in situ, en tiempo real, las nuevas modalidades de imagenología que ofrecen información metabólica y estructural a nivel celular y subcelular pueden ser de gran ayuda, especialmente porque estas modalidades se incorporan progresivamente en sondas y microendoscopios que permiten el acceso intravital a órganos que se encuentran más profundos en el cuerpo.

Científicos biomédicos de la Universidad de Tufts (Medford, MA, EUA) y sus colegas, recolectaron muestras de ocho pacientes a quienes les realizaron una laparotomía abierta como parte de la atención médica de rutina. Después de la finalización de todos los procedimientos intraabdominales de la operación, se recogieron ocho biopsias de peritoneo parietal sano y, si estaba presente, de cuatro metástasis peritoneales de cada paciente. Todas las lesiones fueron evaluadas por un patólogo utilizando histología estándar de hematoxilina y eosina.

Se tomaron imágenes de los tejidos empleando un microscopio de escaneo láser multifotónico, para generar fluorescencia intrínseca e imágenes de segunda generación armónicas (SHG) a 755 nm y 900 nm de excitación, respectivamente, con emisión de señal recolectada a 460 ± 20 y 525 ± 25 nm. La luz láser se centró en la muestra utilizando un objetivo de 25x (0,9 AN/inmersión en agua), y se emplearon filtros de densidad neutra para lograr una potencia de 25-35 mW. Se evaluaron al menos dos o tres campos aleatorios por tejido, alcanzando un total de 30 y 11 imágenes para los grupos de tejido de biopsia sano y metastásico, respectivamente (512 × 512 píxeles; campo de visión de 600 micras; resolución de 1,17 micras por píxel). Las imágenes se enfocaron dentro de una profundidad de ∼20-100 micras desde la superficie mesotelial de los tejidos.

El equipo descubrió que los tejidos sanos mostraban grandes variaciones en las características de contraste y correlación en función de la distancia, correspondiente a fluctuaciones repetitivas y de mayor intensidad local. Las imágenes de tejido metastásico mostraron un contraste disminuido y valores relacionados con la correlación, representando patrones de intensidad más uniformes y fibras más pequeñas, lo que indica la destrucción del estroma sano por la infiltración cancerosa. Analizando 41 imágenes adquiridas de las biopsias, la técnica clasificó correctamente 40 de 41 imágenes (una exactitud del 97,5%). Un total de 11 muestras se clasificaron correctamente como metastásicas (100% de sensibilidad) y 29 de 30 se clasificaron correctamente como sanas (96,6% de especificidad).

Dimitra Pouli, MD, PhD, residente de patología y coautora del estudio, dijo: “El método utilizado en este trabajo identifica de manera completamente libre de etiquetas las características celulares y tisulares a nivel microscópico, esencialmente actuando como una biopsia sin cuchillo”. El estudio se publicó en la edición de agosto de 2019 de la revista Biomedical Optics Express.

Enlace relacionado:
Universidad de Tufts


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