Diagnóstico automático del cáncer

Los tumores de cerebro son difíciles de diagnosticar. El tipo y el grado de malignidad del cáncer deben ser confirmados antes de planificar el tratamiento, y esto requiere una biopsia para examinar las modificaciones patológicas del tejido tumoral.

Pero una biopsia cerebral es muy invasiva (se extrae un pequeño trozo de tejido del cerebro del paciente) y comporta un elevado riesgo de mortalidad (entre el 0,8% y el 2%), así como de complicaciones y secuelas (entre el 2,4% y el 3,5%), y no siempre proporciona una respuesta correcta. Además, como sólo es posible tomar un pequeño fragmento del tumor, la evaluación de los tejidos enfermos es inevitablemente subjetiva y requiere gran experiencia por parte del médico patólogo.

La base de datos de espectroscopias permite identificar los casos más raros

Pero ¿hay alternativas a las peligrosas biopsias? Uno de los métodos es la espectroscopia de resonancia magnética (ERM), una técnica utilizada a menudo en los hospitales que permite detectar, de forma no invasiva, algunos productos del metabolismo celular que se encuentran en los organismos vivos. Las imágenes conseguidas con esta técnica permiten llegar a una cierta caracterización bioquímica de un tejido tumoral, entre otros tejidos, sin necesidad de practicar una biopsia.

Sin embargo, la aplicación clínica de las espectroscopias puede ser problemática. Este método exige conocimientos bioquímicos, y los servicios de radiología, que son los encargados de practicar las ERM en los hospitales, están preparados básicamente para reconocer estructuras anatómicas. Por este motivo, se investigan sistemas automáticos de diagnosis objetiva, como el desarrollado a través del proyecto europeo INTERPRET, coordinado por un equipo de investigadores de la Universidad Autónoma de Barcelona (UAB). Con las pruebas realizadas, aún sin publicar, se ha verificado que el índice de aciertos puede aumentar significativamente con respecto al existente en ausencia del uso de las imágenes de resonancia, asegura el profesor Carles Arús, de la UAB, aunque depende del tipo del tumor y su grado de virulencia.

El trabajo de diagnóstico es complicado, dado que existen alrededor de 100 variedades diferentes de tumores cerebrales, que se distribuyen en grandes familias dependiendo del origen del tejido. Algunos tumores tienen un patrón de espectroscopias característico que permite la caracterización de la familia a la que pertenece, incluso en casos en los que la biopsia cerebral no sea posible o conveniente.

El problema está en reconocer los tumores más raros. Por ejemplo, los hemangiopericitomas suponen sólo el 0,4% de los tumores cerebrales y distinguirlos de otros tipos de tumor, como los meningiomas, puede ser relevante a la hora del tratamiento, explica el profesor de la UAB. El equipo encargado del proyecto, coordinado por Arús, trabajó para resolver ambos problemas y facilitar la aplicación práctica en el diagnóstico de tumores cerebrales.

La herramienta informática INTERPRET es un sistema de apoyo que ayuda a los radiólogos a interpretar los datos de las imágenes de resonancia y también una base de datos de las espectroscopias realizadas en múltiples centros sanitarios, accesible por Internet y con todas sus entradas validadas por un comité multidisciplinar de expertos en oncología, neurorradiología y espectroscopia biomédica.

Carles Majós, radiólogo del hospital de Bellvitge, en L'Hospitalet de Llobregat (Barcelona), donde se practican un centenar de pruebas al año, dice de este sistema: "Nos ayuda a clasificar e interpretar los tumores. Ante un caso nuevo, nos permite ver si se parece a un tipo u otro, lo calcula matemáticamente y vemos si coincide con nuestra observación. A los radiólogos nos ayuda a afinar los resultados del diagnóstico y a obtener más aciertos con la tranquilidad de que no estamos manipulando los datos subjetivamente". Los algoritmos matemáticos del sistema se encargan de clasificar los casos de acuerdo con su patología, tipo y grado de agresividad.

La base de datos, alojada en la UAB, contiene datos clínicos e imágenes de 304 pacientes de centros hospitalarios de España (el 60% de los casos, recogidos en el hospital de Bellvitge, el de la Santa Creu i Sant Pau, el Germans Trias i Pujol de Badalona, la Mutua de Terrassa y el Sant Joan de Déu), Francia, el Reino Unido, Argentina, Holanda y Polonia, y "es muy interesante para identificar los casos más anómalos", afirma Carles Arús.

La información está cifrada y es accesible desde cualquier centro hospitalario que se haya inscrito en el sistema. Esto permite que los casos raros que vayan apareciendo en los centros sanitarios europeos acogidos al servicio se encuentren centralizados en un mismo lugar. Esta circunstancia permitirá mejorar los sistemas de ayuda al diagnóstico basados en el patrón de ERM para estos tipos de tumores poco frecuentes.

El equipo del profesor Arús participa actualmente en los proyectos europeos eTUMOUR y HealthAgents, y en el nacional MEDIVO2, que se espera que aumenten notablemente el número de espectros recogidos en las ERM, y de este modo las herramientas de apoyo a la decisión se podrán extender a más familias de tumores cerebrales.