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Mejores herramientas para predecir la supervivencia en glioblastoma
El glioblastoma es un tipo de cáncer muy agresivo que afecta al cerebro y la médula espinal y que presenta una de las tasas de supervivencia más bajas. Conocer el pronóstico y poder predecir la supervivencia de esta enfermedad sirve de guía a los médicos para decidir el mejor tratamiento para cada paciente. Sin embargo, las herramientas disponibles para poder obtener imágenes del cerebro no son eficientes para predecir la supervivencia. Gracias a la ayuda de la Asociación Española Contra el Cáncer en Valladolid otorgada a Elisa Moya, esta joven investigadora de la Universidad de Valladolid ha conseguido mejorar los métodos para poder predecir de manera más precisa la supervivencia en pacientes con glioblastoma.
Elisa, junto con el resto del equipo dirigido por el Dr. Carlos Alberola-López, ha conseguido perfeccionar los sistemas radiómicos, una tecnología que emplea imágenes de resonancia magnética (imágenes médicas similares a las radiografías, pero sin radiación perjudicial) e inteligencia artificial para obtener multitud de características e información “no visibles a los ojos”. Los sistemas radiómicos permiten estudiar los tumores cerebrales y predecir su evolución, pero requieren del uso de múltiples modalidades de imágenes de resonancia magnética y necesitan tiempos de examen muy largos, con las consecuentes molestias para el paciente y haciéndolos poco eficientes. Ahora la investigadora ha confirmado que combinando un sistema radiómico con nuevas técnicas de resonancia magnética sintética, se consiguen acortar los tiempos de examen, lo que supone un beneficio para el paciente y una reducción de los costes. Además, este avance permite mejorar la calidad de las imágenes obtenidas y generar bases de datos que ayuden al diagnóstico y a predecir la supervivencia de la enfermedad.
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08/06/2022