El 70% de los tumores cerebrales malignos son de uno de estos tres tipos: glioblastoma multiforme, metástasis cerebrales de tumores sólidos y linfoma primario del sistema nervioso. Cada uno de ellos requiere un enfoque terapéutico distinto por lo que es imprescindible diagnosticarlos de forma correcta e inequívoca.
El diagnóstico diferencial no invasivo de los tumores cerebrales se basa actualmente en la evaluación de imagen de resonancia magnética antes y después de administrar contraste. Sin embargo, un diagnóstico definitivo muchas veces requiere de intervenciones neuroquirúrgicas que comprometen la calidad de vida de los pacientes.
Unos investigadores han desarrollado un sistema llamado DISCERN, basado en el aprendizaje de patrones mediante modelos de inteligencia artificial a partir de la información que proporciona la resonancia magnética estándar.
El trabajo lo ha realizado un equipo de especialistas del VHIO (Vall d’Hebron Instituto de Oncología) en Barcelona, el Instituto de Investigación Biomédica de Bellvitge (IDIBELL), en Hospitalet de Llobregat y el Hospital Universitario de Bellvitge (HUB) en Hospitalet de Llobregat.
“Este trabajo es el fruto de una línea de investigación de más de cinco años en la que hemos identificado innovadores biomarcadores de imagen de perfusión por resonancia magnética útiles en el diagnóstico diferencial de los tumores cerebrales. En este proyecto culmen, se integra el conocimiento de varios trabajos previos con métodos de inteligencia artificial, lo que deriva en un software que automatiza la clasificación diagnóstica prequirúrgica con muy buena precisión, a la vez que facilita su aplicabilidad clínica con una interfaz amigable para el personal clínico” afirma el Dr. Albert Pons-Escoda, investigador del IDIBELL, neurorradiólogo clínico de la Unidad de Neurorradiología del Hospital Universitario de Bellvitge y coautor del estudio.
