Cell Reports Medicine<\/em><\/a>.<\/p>\n\u00a0<\/strong><\/p>\nDiagn\u00f3stico diferencial de tumores cerebrales<\/strong><\/p>\n\u00a0<\/strong>El 70% de los tumores cerebrales malignos son de uno de estos tres tipos: glioblastoma multiforme, met\u00e1stasis cerebrales de tumores s\u00f3lidos y linfoma primario del sistema nervioso. Cada uno de ellos requiere un enfoque terap\u00e9utico distinto por lo que es imprescindible diagnosticarlos de forma correcta e inequ\u00edvoca.<\/p>\n\u201cEl diagn\u00f3stico diferencial no invasivo de los tumores cerebrales se basa actualmente en la evaluaci\u00f3n de imagen de resonancia magn\u00e9tica antes y despu\u00e9s de administrar contraste. Sin embargo, un diagn\u00f3stico definitivo muchas veces requiere de intervenciones neuroquir\u00fargicas que comprometen la calidad de vida de los pacientes\u201d<\/em> explica la Dra. Raquel P\u00e9rez-L\u00f3pez, jefa del Grupo de Radi\u00f3mica del VHIO e investigadora s\u00e9nior del estudio.<\/strong><\/p>\n\u00a0<\/em>\u201cEste trabajo es el fruto de una l\u00ednea de investigaci\u00f3n de m\u00e1s de cinco a\u00f1os en la que hemos identificado innovadores biomarcadores de imagen de perfusi\u00f3n por resonancia magn\u00e9tica \u00fatiles en el diagn\u00f3stico diferencial de los tumores cerebrales. En este proyecto culmen, se integra el conocimiento de varios trabajos previos con m\u00e9todos de inteligencia artificial, lo que\u00a0 deriva en un software que automatiza la clasificaci\u00f3n diagn\u00f3stica prequir\u00fargica con muy buena precisi\u00f3n, a la vez que facilita su aplicabilidad cl\u00ednica\u00a0 con una interfaz amigable para los cl\u00ednicos\u201d <\/em>afirma el Dr. Albert Pons-Escoda, investigador del IDIBELL y neuroradi\u00f3logo cl\u00ednico de \u00a0la Unidad de Neuroradiolog\u00eda del Hospital Universitari de Bellvitge, y coautor del estudio.<\/strong><\/p>\nLos expertos en Neuroimagen del IDIBELL y el HUB, con experiencia cl\u00ednica e investigadora en el desarrollo de m\u00e9todos para la clasificaci\u00f3n de tumores cerebrales, han colaborado estrechamente con el Grupo de Radi\u00f3mica del Vall d’Hebron Institute of Oncology (VHIO) en el desarrollo de esta herramienta basada en el aprendizaje profundo, un m\u00e9todo de inteligencia artificial. Esta herramienta aprovecha toda la informaci\u00f3n espacial y temporal de la resonancia magn\u00e9tica est\u00e1ndar para identificar patrones de comportamiento espec\u00edficos en la imagen de cada tumor.<\/p>\n
\u201cEl aprendizaje profundo consiste en ense\u00f1ar a la m\u00e1quina cu\u00e1les son las caracter\u00edsticas de cada uno de los tumores que encontramos en las resonancias magn\u00e9ticas de pacientes ya diagnosticados\u201d<\/em> explica Alonso Garc\u00eda-Ruiz, investigador predoctoral del Grupo de Radi\u00f3mica del VHIO y primer autor de este estudio<\/strong>. \u201cPor ejemplo si le ense\u00f1amos al ordenador miles de im\u00e1genes de perros y gatos, aprender\u00e1 las caracter\u00edsticas que definen y distinguen a perros de gatos y al ver una imagen nueva podr\u00e1 diferenciar si se trata de uno u otro\u201d.<\/em><\/p>\nEn este caso las unidades de aprendizaje son los v\u00f3xeles, la unidad m\u00ednima de volumen que podemos estudiar en las im\u00e1genes de resonancia magn\u00e9tica. Se trata del equivalente al p\u00edxel, pero en 3D.<\/p>\n
\u201cDISCERN ha aprendido las caracter\u00edsticas de estos tres tipos diferentes de tumor cerebral a partir de 50.000 v\u00f3xeles de 40 pacientes diagnosticados\u201d<\/em> explica la Dra. Raquel P\u00e9rez-L\u00f3pez<\/strong>. \u201cValidamos la herramienta en m\u00e1s de 500 casos adicionales y comprobamos que el 78% de los diagn\u00f3sticos que daba la herramienta eran correctos, una proporci\u00f3n superior a la obtenida con los m\u00e9todos convencionales utilizados hasta hoy\u201d.<\/em><\/p>\n\u201cSe trata de una herramienta de apoyo al diagn\u00f3stico que ofrece una informaci\u00f3n de gran utilidad para guiar las decisiones m\u00e9dicas de los grupos multidisciplinares en cuanto a la necesidad y el tipo de cirug\u00eda requerido para confirmar el diagn\u00f3stico\u201d<\/em> afirma el Dr. Carles Maj\u00f3s, investigador del IDIBELL y neurorradi\u00f3logo cl\u00ednico de la Unidad de Neuroradiolog\u00eda del HUB, y coautor del estudio.<\/strong><\/p>\nEl Grupo de Radi\u00f3mica del VHIO, en estrecha colaboraci\u00f3n con los equipos del IDIBELL y del HUB, ha desarrollado un software con acceso abierto Diagnosis In Susceptibility Contrast Enhancing Regions for Neuroncology<\/em> (DISCERN) de forma que la herramienta pueda utilizarse en cualquier centro y seguir perfeccionando el sistema de diagn\u00f3stico.<\/p>\nEn este estudio han colaborado el grupo de investigaci\u00f3n en Neurooncolog\u00eda del IDIBELL (Barcelona), los Servicios de Radiolog\u00eda del Hospital Universitari Bellvitge, del Hospital Cl\u00ednic de Barcelona y el Departamento de Radiolog\u00eda de HT Medica (Andaluc\u00eda), el Departamento de Medicina Radiol\u00f3gica y Ciencias Aplicadas y el Departamento de Bioingenier\u00eda en la Universidad de California (La Jolla, San Diego).<\/p>\n
Este trabajo se ha llevado a cabo gracias al apoyo de la Fundaci\u00f3n CRIS Contra el C\u00e1ncer, la Fundaci\u00f3n FERO y la Fundaci\u00f3n \u201cla Caixa\u201d que financian a trav\u00e9s de diversas iniciativas la investigaci\u00f3n del Grupo de Radi\u00f3mica del VHIO.<\/p>\n
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El Instituto de Investigaci\u00f3n Biom\u00e9dica de Bellvitge (IDIBELL) es un centro de investigaci\u00f3n en biomedicina creado en 2004. Est\u00e1 participado por el Hospital Universitario de Bellvitge y el Hospital de Viladecans del Instituto Catal\u00e1n de la Salud, el Instituto Catal\u00e1n de Oncolog\u00eda, la Universidad de Barcelona y el Ayuntamiento de L’Hospitalet de Llobregat.<\/em><\/p>\nEl IDIBELL es miembro del Campus de Excelencia Internacional de la Universidad de Barcelona HUBc y forma parte de la instituci\u00f3n CERCA de la Generalitat de Catalunya. En 2009 se convirti\u00f3 en uno de los cinco primeros centros de investigaci\u00f3n espa\u00f1oles acreditados como instituto de investigaci\u00f3n sanitaria por el Instituto de Salud Carlos III. Adem\u00e1s, forma parte del programa \u00abHR Excellence in Research\u00bb de la Uni\u00f3n Europea y es miembro de EATRIS y REGIC. Desde el a\u00f1o 2018, IDIBELL es un Centro Acreditado de la Fundaci\u00f3n Cient\u00edfica AECC (FCAECC).<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Este estudio que demuestra el potencial de la aplicaci\u00f3n DISCERN para ayudar en las decisiones m\u00e9dicas para el diagn\u00f3stico de tumores cerebrales mediante resonancia magn\u00e9tica est\u00e1ndar.<\/p>\n","protected":false},"author":8,"featured_media":24001,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","theme-transparent-header-meta":"default","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"default","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"set","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"footnotes":""},"categories":[184,252,281],"tags":[],"class_list":["post-24000","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-area-cancer","category-neuro-oncologia","category-programa-de-mecanismos-moleculares-y-terapia-experimental-en-oncologia-oncobell"],"publishpress_future_action":{"enabled":false,"date":"2024-11-28 23:09:51","action":"change-status","newStatus":"draft","terms":[],"taxonomy":"category"},"publishpress_future_workflow_manual_trigger":{"enabledWorkflows":[]},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/idibell.cat\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/24000","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/idibell.cat\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/idibell.cat\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/idibell.cat\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/8"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/idibell.cat\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=24000"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/idibell.cat\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/24000\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":24004,"href":"https:\/\/idibell.cat\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/24000\/revisions\/24004"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/idibell.cat\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/24001"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/idibell.cat\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=24000"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/idibell.cat\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=24000"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/idibell.cat\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=24000"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}