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Software ayudaría a delimitar tumores pediátricos

Con resultados favorables se evaluó la capacidad del software libre ITK-SNAP para delimitar o pintar linfomas pediátricos en imágenes médicas, una actividad necesaria para determinar el tratamiento adecuado de radioterapia.

Bogotá D. C., 20 de mayo de 2020Agencia de Noticias UN-

Para probar el software se creó un phantom, o simulador físico para emular los tumores, con una impresora 3D. Fotos: Lorena Sandoval.

El programa ayuda a disminuir el tiempo que les toma a los médicos delimitar los linfomas.

Los linfomas constituyen de un 10 a 15 % de las enfermedades malignas diagnosticadas en menores de 15 años. Foto: archivo Unimedios.

El pronóstico de vida en este tipo de enfermedades es favorable.

La incidencia del cáncer pediátrico cuenta con más de 2.000 casos al año entre hispanos y latinos.

“Un cáncer de mama, de cabeza o de cuello es más fácil de detectar para el ojo del médico que lo quiere delimitar”, explica Lorena Sandoval Castillo, magíster en Física Médica de la Universidad Nacional de Colombia (UNAL).   

El problema es que estas patologías son más comunes en adultos, mientras que en niños predominan los linfomas, que son más difíciles de delimitar. Estos constituyen entre un 10 y 15 % de las enfermedades malignas diagnosticadas en menores de 15 años, y ocupan el tercer lugar después de las leucemias y los tumores del sistema nervioso central.

La problemática se había identificado en el Instituto Nacional de Cancerología (INC), donde los estudiantes de la Maestría en Física Médica de la UNAL hacen sus prácticas hospitalarias, por lo cual en el Grupo de Física Nuclear –del que forma parte la investigadora Sandoval– se vienen abordando desde 2015 posibles alternativas computacionales que faciliten estos procesos.

En particular, la magíster Sandoval decidió evaluar si el software ITK-SNAP, que permite delinear de forma manual las regiones anatómicas de interés y realizar la segmentación automática de imágenes, podría ayudar en la delimitación de linfomas pediátricos, específicamente en imágenes que se desarrollan en un servicio de medicina nuclear, conocidas como PET/CT.

“PET significa tomografía por emisión de positrones, y CT tomografía computarizada; la primera muestra la parte metabólica, realmente son imágenes borrosas, como manchones que un médico nuclear interpreta, y se le adiciona una imagen híbrida, que es la CT, que sí da la parte anatómica”, explica la investigadora Sandoval.

Con la fusión de imágenes se puede tener un diagnóstico más estable y determinar mejor el estado del cáncer, además de permitir un seguimiento a la efectividad del tratamiento y a posibles recaídas. Se trata de una tecnología nueva en el país, pero que por su alto costo se encuentra en pocos centros médicos.

Las PET/CT hacen un recorrido del paciente proporcionando imágenes de todo el cuerpo en pequeñas porciones en imagen diagnósticas, similares a las tajadas de un pan. Por eso la investigadora explica que no se tiene un solo corte, sino un volumen total.

Simulador físico

“Necesitábamos que el software delimitara todo ese volumen, lo que llamamos una renderización”, explica la magíster, algo a lo que el ITK-SNAP podía aportar, en comparación con otros programas utilizados antes por el grupo de investigación y que analizaban una sola porción.

Después de estudiar el software se evaluó con un phantom construido en una impresora 3D con ayuda de Fredy Torres, miembro del Grupo; este “maniquí” o simulador físico se construyó con figuras irregulares emulando un tumor; luego se rellenó de un material radioactivo que se usa normalmente en los pacientes cuando son sometidos a estas imágenes diagnósticas.

“El radiofármaco que se le administra al paciente permite detectar la imagen de manera directa, diferente a un equipo de radiología de rayos X, en el que este emite la radiación para generar la imagen”, comenta la investigadora Sandoval.

Las pruebas del software se llevaron a cabo con los tumores del phantom de diferentes tamaños y se comprobó qué tanto se desviaba al momento de calcular su volumen real; además se aplicaron a dos imágenes de linfoma pediátrico con resultados favorables, reduciendo el tiempo que normalmente puede gastar un profesional médico en la delimitación, que puede ser de hasta cuatro horas.

Como el programa lo hace automáticamente en un lapso de unos cinco minutos, según lo que se quiera delimitar, se consiguieron tiempos favorables y desviaciones bajas respecto al volumen real de los supuestos tumores.

Los resultados se quieren corroborar con un estudio retrospectivo que está en curso, con imágenes de 68 pacientes ya delimitadas por médicos.

(Por: fin/ALP/MLA/LOF
)
N.° 471

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