El futuro de la cirugía oncológica
La ULPGC ha estado trabajando en los últimos años en un proyecto internacional que busca revolucionar el mundo de la cirugía.
Todo empezó con el proyecto europeo HELICoiD, que incluso ha llegado a ser seleccionado por la UE para su plataforma INNOVATION RADAR https://www.ulpgc.es/noticia/proyecto-helicoid-seleccionado-ue-su-nueva-plataforma-innovation-radar, un proyecto que busca facilitar la identificación de tumores cerebrales en tiempo real a través de tecnología de procesado de imágenes hiperespectrales.
En el caso de la cirugía oncológica, es bastante frecuente el extraer, junto con el tejido tumoral, parte de tejido sano, dado lo complicado que resulta diferenciar claramente qué tejido está dañado del que no y dado el riesgo de que se vuelva a reproducir el tumor en el paciente cuando no se elimina todo el tejido canceroso. En el caso de un tumor cerebral, esta forma de trabajar es particularmente delicada, pues existe la posibilidad de dejar a la persona afectada sin alguna función cognitiva esencial.
Del mundo de los sistemas multimedia, procesamiento de imagen y vídeo de alta resolución surge la tecnología de imagen hiperespectral, que emplea por ejemplo la NASA en su Airborne Visible/Infrared Imaging Spectrometer (AVIRIS) o en satélites como Hyperion. ¿Y qué es la imagen hiperespectral? Para entendernos, el ojo humano es capaz de ver solo una pequeña parte de la luz, lo que se conoce como el espectro visible. Con esta visión humana somos capaces de distinguir una pequeña cantidad de longitudes de onda a las que llamamos colores, pero ya con esta visión de los colores somos perfectamente capaces de distinguir, por ejemplo, una manzana verde de una madura. Pero la luz no solo la conforma el espectro visible, hay más “colores”, por así decirlo. Si fuéramos capaces de ver esos “colores”, como hacen algunos animales, las cosas que conocemos tendrían otro aspecto, conoceríamos más características de esas mismas cosas, etc. De hecho, el ser humano ya ha fabricado otras tecnologías capaces de “ver” esos “colores” fuera del espectro visible, por así llamarlos, y con eso somos capaces de distinguir mucho mejor los diferentes objetos y los materiales que los forman.
Cuando hablamos, entonces, de “imagen hiperespectral” hablamos entonces de “imágenes con más colores que los del espectro visible” (salvando la falta de rigor en esta definición). Por poner un ejemplo, el ser humano normal es capaz de distinguir una manzana verde de una madura gracias a la visión “normal”. ¿Podríamos distinguir, por ejemplo, una manzana real de otra idéntica de plástico con la misma apariencia mediante un simple vistazo? Algo así pasa con los tumores cancerígenos. Distinguirlos del resto de tejido sano de un paciente es muy complicado a simple vista. Con la tecnología hiperespectral hemos conseguido distinguir tejido sano del que no lo es, algo no apreciable a nivel visual. Esto permite extraer quirúrgicamente el tumor con una precisión enorme.
El proyecto HELICoiD ya terminó, y con éxito, demostrando que este dispositivo tiene sentido y funciona. Sin embargo, aún hay que trabajar mucho para que esta tecnología pueda emplearse en los hospitales de todo el mundo. Para ello se está trabajando actualmente en el proyecto ITHaCA,
Este proyecto, que al igual que el anterior se trata de un proyecto multidisciplinar que integra a ingenieros, neurocirujanos y patólogos, tiene por objetivo principal el realizar una diferenciación y clasificación muy precisa mediante la utilización de imágenes hiperespectrales de los distintos tipos de tumores cerebrales. Para ello, se deberán usar algoritmos avanzados de aprendizaje automático o machine learning que se acelerarán usando plataformas hardware de alto rendimiento.
Para ahondar en este apasionante tema, podemos escuchar a los propios investigadores responsables del proyecto hablar sobre la importancia de los proyectos multidisciplinares y sobre este proyecto en particular.
Enlaces:
