RedacciónT21 
Los científicos han desarrollado un «bisturí inteligente» que puede decir inmediatamente a los cirujanos si el tejido que están recortando es canceroso o no.
En el primer estudio para poner a prueba esta invención en la sala de operaciones, «iKnife» diagnosticó muestras de tejido de 91 pacientes con un 100 por ciento de precisión, suministrando información instantánea que puede tardar hasta media hora en obtenerse en el laboratorio.
Los hallazgos, realizados por investigadores del Imperial College de Londres, se publicaron el miércoles en la revista Science Translational Medicine.
Basado en electrocirugía
En los cánceres de tumores sólidos, la eliminación del cáncer mediante cirugía suele ser la terapia preferida. El cirujano normalmente extrae el tumor con una pequeña parte de tejido sano. Sin embargo, a menudo es imposible saber a simple vista si el tejido es canceroso.
Una de cada cinco pacientes con cáncer de mama que se someten a cirugía requieren una segunda operación para extirpar completamente el cáncer. En caso de duda, el tejido extraído se envía a un laboratorio para su análisis, mientras el paciente se encuentra bajo anestesia general.
El iKnife se basa en la electrocirugía, una tecnología inventada en la década de 1920 que se utiliza comúnmente hoy en día. Los bisturíes electroquirúrgicos utilizan una corriente eléctrica para calentar rápidamente el tejido, suprimiéndolo y reduciendo al mínimo la pérdida de sangre. Al hacerlo, se vaporiza el tejido, creando humo que normalmente es succionado por los sistemas de extracción.
El inventor de la iKnife, Zoltan Takats (del Imperial College), se dio cuenta de que este humo sería una rica fuente de información biológica. Para crear el iKnife, conectó un bisturí electroquirúrgico a un espectrómetro de masas, un instrumento analítico utilizado para identificar qué productos químicos están presentes en una muestra.
Los diferentes tipos de células producen miles de metabolitos en diferentes concentraciones, por lo que el perfil de los productos químicos en una muestra biológica puede revelar información sobre el estado de ese tejido.
En el nuevo estudio, los investigadores usaron por primera vez iKnife para analizar muestras de tejidos obtenidos de 302 pacientes sometidos a cirugía, registrando las características de miles de tejidos cancerosos y no cancerosos, incluyendo tumores de cerebro, pulmón, mama, estómago, colon e hígado para crear un biblioteca de referencia. iKnife funciona comparando sus lecturas durante la cirugía con la biblioteca de referencia para determinar qué tipo de tejido está cortando, dando un resultado en menos de tres segundos.
En la sala de operaciones
La tecnología se transfirió luego a la sala de operaciones para llevar a cabo análisis en tiempo real durante la cirugía. En todas las 91 pruebas, el tipo de tejido identificado por iKnife coincidió con el diagnóstico post-operatorio basado en métodos tradicionales.
Durante estas pruebas, los cirujanos no pudieron ver el resultado de las lecturas de iKnife. Los investigadores esperan poder llevar a cabo un ensayo clínico para determinar si dar a conocer a los cirujanos el análisis del iKnife puede mejorar los resultados de los pacientes.
«Estos resultados proporcionan evidencia convincente de que iKnife se puede aplicar en una amplia gama de procedimientos de cirugía de cáncer», explica Takats en la nota de prensa de la universidad.
«Proporciona un resultado casi al instante, lo que permite a los cirujanos realizar procedimientos con un nivel de precisión que no ha sido posible antes. Creemos que tiene el potencial de reducir las tasas de recurrencia del tumor y permitir que más pacientes puedan sobrevivir «.
Aunque el estudio se centró en el diagnóstico del cáncer, Takats añade que iKnife puede identificar muchas otras características, como un tejido con un suministro inadecuado de sangre, o los tipos de bacterias presentes en el tejido. También ha llevado a cabo experimentos en los que se usó para distinguir la carne de caballo de la carne de ternera.
Referencia bibliográfica:
J. Balog et al. Intraoperative tissue identification using rapid evaporative ionization mass spectrometry. Sci. Transl. Med (2013). DOI: 10.1126/scitranslmed.3005623.
Hacer un comentario