Crean imágenes sintéticas para diagnósticar el tumor cerebral

La creación de «imágenes sintéticas» por parte de dos investigadores de la Universidad de Valladolid (UVA), centro de España, permitirá la mejora del diagnóstico y el tratamiento del tumor cerebral maligno, en una nueva contribución de la inteligencia artificial para combatir esa enfermedad.

El resultado obtenido por los investigadores Elisa Moya y Rafael Navarro es similar a las imágenes obtenidas en máquinas de resonancia magnética, han informado este martes fuentes de la Universidad de Valladolid.

El estudio, financiado por la Asociación Española Contra el Cáncer (AECC) y el Ministerio de Ciencia e Innovación, ha sido publicado en la revista científica NMR in Biomedicine y sus conclusiones difundidas el Día Internacional de los Tumores Cerebrales (8 de junio).

Durante 2021, según las mismas fuentes, fueron diagnosticados un total de 4.457 tumores cerebrales en España.

Las imágenes sintéticas generadas por los dos investigadores predoctorales podrán utilizarse, junto a las creadas en una resonancia magnética, en el diagnóstico y la predicción del tratamiento del glioblastoma, el tipo más común de tumor cerebral maligno.

El glioblastoma es uno de los tumores cerebrales más agresivos, con un índice de supervivencia de aproximadamente un 40 por ciento durante el primer año después del diagnóstico, y un 17 a lo largo del segundo, por lo que la predicción de su supervivencia es clave para el tratamiento eficaz y la planificación de la cirugía.

«Las imágenes sintéticas se generan con un sistema de inteligencia artificial que ha sido entrenado a partir de gran cantidad de imágenes reales obtenidas en las máquinas de resonancia magnética», ha explicado Elisa Moya a través de una nota distribuida por la UVa.

El siguiente paso es el empleo de medidas matemáticas para comparar las imágenes sintéticas con las reales y que también se pueden usar en la técnica de Radiómica, la encargada de extraer características cuantitativas de las imágenes con que lograr una herramienta predictiva para este tipo de cáncer cerebral, ha añadido.

«Esto puede facilitar una mejor planificación de su tratamiento o cirugía», ha agregado la investigadora.

La generación de estas imágenes permitirá reducir la duración de las resonancias magnéticas, reemplazar las de calidad degradada «y también generar bases de datos que ayuden al diagnóstico de la enfermedad», ha proseguido.

«Durante la realización de este tipo de pruebas, el paciente debe permanecer totalmente inmóvil, lo que para algunas personas, con problemas de claustrofobia o niños, es bastante incómodo», ha apuntado.

Esta nueva técnica procura un mayor confort y además reduce costes porque solo se precisarían dos imágenes de resonancia magnética, «ya que el resto podemos generarlas de forma sintética, por lo que el tiempo en el escáner se reduciría», ha insistido.

El estudio forma parte de la tesis doctoral «Obtención de mapas paramétricos de T1, T2 y PD a partir de secuencias rutinarias de resonancia magnética mediante inteligencia artificial», que está realizando Elisa Moya, ingeniera de Telecomunicaciones por la UVa.

Ha colaborado Rafael Navarro, ingeniero en Biomedicina por la Universidad Politécnica de Madrid, que realiza también su tesis doctoral «Radiómica en neuroimagen: uso de características de resonancia magnética para la predicción de resultados en patología cerebral», en el Laboratorio de Procesado de Imagen de la ETS de Ingenieros de Telecomunicación de la UVa.

El trabajo ha sido dirigido por Carlos Alberola, catedrático de Teoría de la Señal y Comunicaciones de la Universidad de Valladolid.

EFE