Avance en rayos X captura tres tipos de contraste de imagen en una sola toma

La detección de cáncer en etapas tempranas o cambios sutiles en las capas profundas de los tejidos ha sido un desafío para los sistemas de rayos X convencionales, que dependen únicamente de cómo las estructuras absorben la radiación. Esta limitación hace que muchos cambios microestructurales, como el daño pulmonar temprano o pequeños tumores, permanezcan prácticamente invisibles. Ahora, los investigadores han desarrollado un método de imagen por rayos X de disparo único que revela características ocultas sin necesidad de múltiples exposiciones ni piezas móviles, ofreciendo una solución diagnóstica más clara, rápida y con menor dosis de radiación.

El innovador sistema, desarrollado en la Universidad de Houston (Houston, Texas, EUA), utiliza una única máscara de rejilla colocada entre la fuente de rayos X y el detector, lo que permite capturar simultáneamente la atenuación, la fase diferencial y el contraste de campo oscuro. Estos contrastes ampliados revelan detalles de los bordes, cambios sutiles en la estructura del tejido y patrones de dispersión a nivel microscópico que las exploraciones tradicionales no pueden captar. Esta configuración sin movimiento elimina los largos tiempos de exposición asociados con los métodos de imagen avanzados anteriores, que a menudo requerían de 10 a 20 movimientos repetidos de los componentes del sistema.

Al capturar toda la información diagnóstica en una sola toma, el método reduce la dosis de radiación al paciente y agiliza los flujos de trabajo. El contraste de campo oscuro es especialmente prometedor para detectar enfermedades pulmonares como la EPOC y monitorizar cambios estructurales durante el tratamiento del cáncer de pulmón. Los investigadores señalan que su diseño, pendiente de patente y publicado en la revista científica Optica, puede integrarse en los sistemas existentes de rayos X y tomografía computarizada con modificaciones mínimas, lo que hace que su traducción clínica sea altamente viable.

“Sabemos que habrá beneficios, pero en qué medida esto ayudará a los médicos a diagnosticar, detectar y dar seguimiento a la terapia es una cuestión abierta en este momento”, dijo la profesora Mini Das, de la Universidad de Houston. “Esperamos que esto se vuelva práctico y trasladable”.

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Universidad de Houston

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