Médicos diseñan el ‘google maps’ contra el cáncer cerebral

(CNNExpansión) — Saber exactamente qué sección del cerebro cortar es una tarea laboriosa aún para el neurocirujano más experimentado.

Identificar a simple vista la zona por la que se extiende un tumor y retirarlo sin dañar tejido sano es una moneda al aire para cualquier médico que sabe que entre más células cancerosas deje a su paso el tumor podría reaparecer.

Este procedimiento podría ser más certero gracias a una nueva tecnología de mapeo de tumores cerebrales en tiempo real desarrollada por científicos del Hospital John Hopkins. Se trata de la tomografía de coherencia óptica (TCO), una técnica que se ha usado por años para obtener imágenes de la retina, pero ahora fue adaptada para detectar el tejido cancerígeno en el cerebro usando un principio similar al de los ultrasonidos, pero mediante ondas de luz en lugar de sonoras.

Después de 5 años de investigación, el equipo del mexicano Alfredo Quiñones-Hinojosa de la Escuela de Medicina y Carmen Kut, estudiante de doctorado de ingeniería biomédica, lograron identificar las propiedades ópticas del tejido canceroso y su interacción con la luz.

Una característica del cáncer es la multiplicación rápida de células anormales que se extienden más allá de sus límites habituales y pueden invadir partes adyacentes del cuerpo o propagarse a otros órganos, proceso conocido como metástasis. Las células de cáncer al ser anormales son más densas y por ende interactúan de forma distinta ante un estímulo de luz.

Quiñones-Hinojosa explicó en entrevista con CNNExpansión que el tejido canceroso es diferente porque se modifica la cantidad de núcleo y citoplasma de las células. Además el cáncer destruye la mielina, la sustancia que envuelve y protege los axones de ciertas células nerviosas y cuya función principal es la de aumentar la velocidad de transmisión del impulso nervioso, por lo que su interacción con la luz cambia en comparación con el tejido sano.

Gracias al hallazgo de esta interacción con la luz, el investigador Xingde Li del Departamento de Ingeniería Biomédica de John Hopkins desarrolló un algoritmo que codifica en colores la respuesta de cada tipo de tejido a la luz.

“Codificamos las diferencias entre el tejido sano y el tejido con cáncer en un mapa de color que representa cada propiedad óptica, en el tejido enfermo la luz tarda más en decaer o atenuarse, mientras que en el sano decae más rápido. Así el tejido con cáncer se muestra en una pantalla al médico en color rojo, mientras el sano se muestra en verde”, explicó en entrevista con CNNExpansión Xingede Li.

Más rápido, seguro y barato

A decir del neurocirujano Alfredo Quiñones-Hinojosa “es una agonía sacar estos tumores, porque en la penumbra el cerebro se ve normal, pero en la imagen de resonancia magnética (MRI) postoperatoria se revela el verdadero volumen del cáncer”.

Para Xingde Li, la TCO no sustituye al MRI, pero la apoya al ofrecer una imagen con mejor resolución y precisión de la extensión del tumor al cubrir un volumen de 8 a 16 milímetros cúbicos en una velocidad de 110 a 215 cuadros por segundo. El tejido escaneado se muestra en la pantalla en el mapa de colores por lo que ofrece una guía continua y precisa.

El TCO también reduciría los costos para algunos hospitales en países con menores recursos, ya que una suite de MRI en el quirófano puede costar de unos 5 a 10 millones de dólares, mientras los investigadores de John

Hopkins calculan que su TCO podría comercializarse entre 100 a 200 mil dólares lo que lo haría más accesible a neurocirujanos de todo el mundo.

Pruebas en humanos

Los investigadores probaron la técnica en tejido cerebral canceroso de 32 pacientes humanos y en 5 muestras de pacientes humanos sanos, así como en un modelo de 5 roedores con cáncer que comprobó la viabilidad intraoperatoria en personas.

Tras estos resultados, los científicos probarán la técnica en 5 pacientes humanos con cáncer primario cerebral –tumores que se originan en el Sistema Nervioso Central– en julio de este año.

“Ahora tenemos mucha tarea por delante, tenemos que refinar la tecnología lo que significa hacerla más fácil de usar, resolver la logística y hacerla mucho mejor. Es un trabajo en equipo”, explicó Xingde Li.

Carmen Kut, la estudiante de doctorado que puso en contacto a los laboratorios de Quiñones-Hinojosa y de Li, espera que la técnica pueda usarse para detectar otros tipos de cáncer como el oral, gastrointestinal e incluso el cervical. Por ahora se centran en identificar vasos sanguíneos y en alertas del sistema para evitar que los cirujanos los corten.

El equipo de Quiñones-Hinojosa estudia la aplicación del TCO en cáncer de pulmón y de mama por ser de los principales en migrar al cerebro, conocidos como tumores cerebrales secundarios.

Este tipo de tumores forman metástasis en el cerebro con células iguales a las que dieron origen a la enfermedad en su ubicación primaria, de acuerdo con el Instituto Nacional de Cáncer de Estados Unidos.

Entre 2000 y 2004, el cáncer encefálico, incluidas las meninges, representó 1.72% de las neoplasias diagnosticadas en el Instituto Nacional de Cancerología de México con 331 casos, de acuerdo con el Registro Hospitalario de Cáncer.

Los resultados de la investigación se publicaron en la edición del 17 de junio de la revista especializada Science Translational Medicine.