Novedoso atlas que combina datos anatómicos y patológicos

Los métodos desarrollados en el estudio se pueden aplicar ahora con un conjunto de datos, de tamaño de muestras más grandes, establecidas para crear un atlas más desarrollado, que permita la identificación con mucha exactitud de las firmas de la RM asociadas con la extensión y la agresividad del CaPr.

El atlas fue construido y validado en 80 pacientes de dos sitios diferentes; el Centro Médico de Boston y el Centro Médico Beth Israel Deaconess. El objetivo del estudio fue el de integrar los datos de patología y de resonancia magnética de múltiples pacientes diferentes con CaPr, que fueron sometidos a una cirugía que implicó la extirpación completa de la próstata (prostatectomía radical). A todos los pacientes les hicieron una resonancia magnética antes de la cirugía. Los métodos desarrollados en este proyecto fueron utilizados para fusionar las imágenes por resonancia magnética, obtenidas antes de la cirugía con los datos histológicos de los especímenes extirpados quirúrgicamente. Esto permitió el mapeo de la extensión del cáncer (determinado por un patólogo) en el espécimen quirúrgicamente extirpado en la imagen preoperatoria, lo que permite la construcción de un nuevo atlas de RM CaPr, que incorpora la información sobre muestras con CaPr.

El Prof. Madabhushi comentó: “El atlas prostatoma podría permitir la integración de los datos de la imagenología de múltiples estudios de diferentes pacientes en una representación única y por lo tanto permitir guiar las biopsias, focalizando el tratamiento específico y también servir como una herramienta educativa para los estudiantes de medicina y los residentes”. Además, el marco de AnCoR podría permitir la incorporación de imágenes complementarias y los datos moleculares, lo que permitiría, de esa manera, su correlación cuidadosa para la población con base en la radio-ómica.

El estudio, realizado por Rusu M. et al., fue descrito en el número de julio de 2014, de la revista Medical Physics.



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Case Western Reserve University

Center of Computational Imaging and Personalized Diagnostics