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Nuevo método utiliza el flujo de líquido intersticial para predecir el crecimiento de tumores cerebrales

Por el equipo editorial de MedImaging en español
Actualizado el 17 Sep 2025
Imagen: el enfoque novedoso que combina resonancia magnética, dinámica de fluidos y algoritmos personalizados predice sitios de recurrencia del cáncer cerebral (foto cortesía de AdobeStock)
Imagen: el enfoque novedoso que combina resonancia magnética, dinámica de fluidos y algoritmos personalizados predice sitios de recurrencia del cáncer cerebral (foto cortesía de AdobeStock)

El glioblastoma es uno de los cánceres cerebrales más agresivos; los pacientes sobreviven, en promedio, solo 15 meses después del diagnóstico. La cirugía y la radioterapia pueden controlar temporalmente el tumor, pero la enfermedad casi siempre regresa porque las células cancerosas ocultas permanecen en los tejidos circundantes. Los métodos actuales de imagenología y de contraste no detectan las células que han migrado más allá del margen visible del tumor. Ahora, un nuevo método basado en el movimiento de fluidos a través y alrededor del tumor puede identificar mejor dónde es probable que reaparezcan estas células invasivas.

Este novedoso enfoque, creado por investigadores del Instituto de Investigación Biomédica Fralin del VTC, combina imágenes por resonancia magnética (RM), conocimientos de dinámica de fluidos y un algoritmo personalizado. El método se basa en el estudio del flujo de líquido intersticial, que describe cómo se mueve el fluido entre las células de los tejidos. Al modelar estos flujos, el algoritmo predice las rutas que utilizan las células tumorales para migrar, identificando áreas de alto riesgo de recurrencia más allá de lo que revelan las exploraciones estándar.

Según los investigadores, los flujos intersticiales más rápidos alrededor de un tumor se correlacionaron con mayores tasas de invasión, mientras que una difusión de fluidos más aleatoria correspondió a una menor propagación. El predictor más poderoso fue una nueva métrica que muestra cómo los flujos convergen en trayectorias, como arroyos que se unen en ríos, y que las células cancerosas siguen. Estos hallazgos, publicados en npj Biomedical Innovations, demuestran que los patrones de flujo de fluidos pueden señalar puntos críticos de células tumorales ocultas que las imágenes estándar no pueden detectar.

Este modelo predictivo podría proporcionar a cirujanos y oncólogos mapas de probabilidad para guiar intervenciones más precisas y agresivas donde es más probable que se encuentren las células tumorales. También podría evitar que las regiones cerebrales sanas reciban tratamientos innecesarios al identificar áreas con menor riesgo de invasión. Estos hallazgos se están traduciendo en herramientas clínicas que respaldan estrategias quirúrgicas y de radioterapia personalizadas para pacientes con glioblastoma.

“Si no se pueden encontrar las células tumorales, no se pueden eliminar, ya sea extirpándolas, sometiéndolas a radioterapia o administrándoles medicamentos. Creemos que este método nos permitirá encontrar esas células tumorales”, afirmó Jennifer Munson, PhD, profesora y directora del Centro de Investigación del Cáncer — Roanoke, del Instituto de Investigación Biomédica Fralin del VTC. “Esto podría indicar a un cirujano dónde hay mayor probabilidad de que existan más células tumorales, de modo que podría ser un poco más agresivo, siempre que sea seguro para el paciente abordar una región más invasiva”.

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