Una nueva forma de resonancia magnética nuclear RMN que hace que el tejido canceroso brille en las imágenes médicas podría ayudar a los médicos a detectar y rastrear con mayor precisión la progresión del cáncer a lo largo del tiempo.
La innovación, desarrollada por investigadores de la Universidad de Waterloo, crea imágenes en las que el tejido canceroso parece iluminarse en comparación con el tejido sano, lo que facilita su visualización.
"Nuestros estudios muestran que esta nueva tecnología tiene un potencial prometedor para mejorar la detección, el pronóstico y la planificación del tratamiento del cáncer", dijo Alexander Wong, presidente de investigación de Canadá en inteligencia artificial e imágenes médicas y profesor de ingeniería de diseño de sistemas en Waterloo.
El empaquetamiento irregular de células conduce a diferencias en la forma en que las moléculas de agua se mueven en el tejido canceroso en comparación con el tejido sano. La nueva tecnología, llamada imagen de difusión correlacionada sintética, resalta estas diferencias al capturar, sintetizar y mezclar señales de resonancia magnética en diferentes intensidades de pulso de gradiente yhorarios.
En el estudio más grande de su tipo, los investigadores colaboraron con expertos médicos del Instituto de Investigación Lunenfeld-Tanenbaum, varios hospitales de Toronto y el Instituto de Investigación del Cáncer de Ontario para aplicar la tecnología a una cohorte de 200 pacientes con cáncer de próstata.
En comparación con las técnicas de resonancia magnética estándar, las imágenes de difusión correlacionadas sintéticas fueron mejores para delinear tejido canceroso significativo, lo que las convirtió en una herramienta potencialmente poderosa para médicos y radiólogos.
"El cáncer de próstata es el segundo cáncer más común en los hombres en todo el mundo y el cáncer diagnosticado con más frecuencia entre los hombres en los países más desarrollados", dijo Wong, también director del Laboratorio de procesamiento de imágenes y visión VIP en Waterloo. "Es por eso quelo apuntamos primero en nuestra investigación.
"También tenemos resultados muy prometedores para el cribado, la detección y la planificación del tratamiento del cáncer de mama. Esto podría cambiar las reglas del juego para muchos tipos de diagnóstico por imágenes del cáncer y apoyo a la toma de decisiones clínicas".
El equipo central de investigación también incluyó a Hayden Gunraj y Vignesh Sivan, estudiantes graduados de ingeniería en Waterloo, y al Dr. Masoom Haider del Instituto de Investigación Lunenfeld-Tanenbaum.
Fuente de la historia:
Materiales proporcionado por Universidad de Waterloo. Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
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