La IA predice los efectos secundarios de la cirugía de tumores cerebrales a partir de resonancias magnéticas

La extirpación de un tumor cerebral maligno, o glioma, puede prolongar significativamente la vida de un paciente, dependiendo del tipo de glioma. Sin embargo, el verdadero impacto de la cirugía en las funciones cognitivas complejas sigue sin estar claro, y puede marcar el comienzo de un proceso de recuperación desafiante. Muchos pacientes experimentan dificultades cognitivas después de la cirugía, como problemas de concentración y dificultades para realizar tareas complejas, lo que puede afectar profundamente su vida diaria y reducir drásticamente su calidad de vida.

Si bien los problemas neurológicos como la parálisis parcial y la pérdida de la visión, están bien documentados, el impacto de la cirugía en funciones cognitivas más sofisticadas es menos comprendido, lo que dificulta predecir cómo se verá afectado cada paciente de manera individual. Ahora, investigadores han desarrollado un modelo de inteligencia artificial (IA) capaz de predecir los efectos de la cirugía en tareas cognitivas mediante el uso de datos de conexión neuronal extraídos de las resonancias magnéticas prequirúrgicas del paciente.

El modelo de IA, desarrollado en la Universidad Tecnológica de Eindhoven (TU/e, Eindhoven, Países Bajos), puede ayudar a predecir cómo un paciente con un tumor cerebral maligno realizará tareas cognitivas después de la cirugía. La función del cerebro depende en gran medida de las neuronas que forman haces de larga distancia, conocidos como sustancia blanca, los cuales conectan físicamente diferentes regiones del cerebro. Los investigadores utilizaron información estructural detallada de las conexiones de sustancia blanca visibles en las resonancias magnéticas (RM) previas a la cirugía como datos de entrada para su modelo. Posteriormente, estos datos fueron analizados para evaluar la resistencia de cada cerebro al daño que podría resultar del proceso de extirpación del tumor.

Anteriormente, predecir los resultados cognitivos después del tratamiento era casi imposible, a pesar de la importancia de estos resultados en la vida diaria de un paciente. La información generada por este modelo de IA podría ayudar a los cirujanos a evaluar la idoneidad de un paciente para la cirugía, evitando potencialmente que aquellos más vulnerables sufran discapacidades neurológicas irreversibles. Sin embargo, este enfoque debe someterse a validación clínica en un grupo amplio de pacientes antes de su adopción generalizada. En el futuro, los investigadores planean integrar datos más personalizados, como la actividad cerebral, en su modelo predictivo para mejorar su precisión. De cara al futuro, los investigadores planean integrar más datos personalizados, como la actividad cerebral, en su modelo predictivo para mejorar su precisión. Un modelo más refinado podría reducir significativamente el riesgo de deterioro neurológico tras la cirugía y mejorar la calidad de vida de los pacientes en recuperación después del tratamiento de tumores cerebrales.

“Este modelo se basa en las propiedades de las conexiones de la materia blanca en los cerebros de los pacientes antes de la cirugía”, dijo Lars Smolders, investigador de doctorado en el Departamento de Matemáticas y Ciencias de la Computación, quien desarrolló el modelo de IA junto con sus colegas. “Para mí, es fascinante que podamos desarrollar una medida de la vulnerabilidad de un cerebro al daño (causado por cirugía y/o quimioterapia y radioterapia) basándonos únicamente en imágenes de resonancia magnética”.

Enlaces relacionados:
TU/e

Visitar la expo >

Ultrasound Imaging System

P12 Elite

Wall Fixtures

MRI SERIES

New

Diagnostic Ultrasound System

DC-80A

Ultrasound-Guided Biopsy & Visualization Tools

Endoscopic Ultrasound (EUS) Guided Devices