Durante una cirugía para tratar un tumor, una de las preguntas más importantes para los médicos es dónde termina la lesión y dónde comienza el tejido sano. Saberlo puede ser clave para decidir cuánto tejido retirar y, en algunos casos, evitar que queden células tumorales.
Una tecnología desarrollada en Uruguay busca aportar información en tiempo real para ayudar a responder esa pregunta. Se trata de una nueva versión del microscopio DIVER, desarrollada por In-Depth Focus, una startup surgida de la asociación entre el Institut Pasteur de Montevideo, el Hospital de Clínicas y la empresa Focus.
La propuesta apunta a sumar una información que actualmente no está disponible para los especialistas durante una cirugía en tiempo real: conocer qué está ocurriendo dentro de las células y los tejidos a partir de su metabolismo.
En lugar de observar únicamente la forma y la estructura de las células, como ocurre con las técnicas tradicionales, el sistema puede captar señales que produce naturalmente el tejido y utilizarlas para obtener información sobre su funcionamiento.
“Permite obtener información de una muestra biológica, que puede ser una biopsia, un órgano, un tejido vegetal, lo que fuera. Tiene la posibilidad de capturar señales endógenas (originadas en el propio tejido) que contienen información útil para entender diferentes aspectos bioquímicos (las sustancias y reacciones químicas que ocurren dentro de las células), fisiológicos (relacionados con el funcionamiento normal de las células, tejidos y órganos) y fisiopatológicos (los cambios en ese funcionamiento cuando existe una enfermedad) de la muestra”, explicó a la diaria Leonel Malacrida, quien lidera el proyecto junto con Javier Schandy y Luis Inchausti.
Una mirada que va más allá de lo que se ve
Actualmente, cuando se analiza una muestra de tejido, esta debe pasar por varios procesos antes de que el anatomopatólogo (médico especializado en analizar tejidos y células para diagnosticar enfermedades) pueda estudiarla: se fija, se tiñe, se corta en láminas y luego se observa bajo un microscopio.
A partir de las características que encuentra, el especialista determina si hay una lesión y qué tipo de tejido está observando. En una intervención contra un tumor, ese análisis también permite saber si los márgenes —los bordes del tejido retirado— están libres de células tumorales.
El microscopio DIVER busca sumar otra mirada, afirmó Malacrida. El equipo puede analizar el tejido sin necesidad de fijarlo, teñirlo o cortarlo previamente y obtener información sobre su metabolismo. Esa información se transforma en señales o puntuaciones que pueden ayudar al especialista a identificar zonas que presentan alteraciones.
Malacrida comparó esa información con una especie de “realidad aumentada” aplicada a la medicina de precisión. El especialista continúa teniendo acceso a las estructuras que está acostumbrado a observar, pero incorpora una capa de información que el ojo humano no puede ver: el metabolismo celular.
Según sus palabras, se trata de un microscopio multifotón, una tecnología que utiliza pulsos de luz láser para observar tejidos y células. “Lo peculiar de esta tecnología es que tiene un sistema de iluminación distinto al que se usa habitualmente en la clínica y un sistema de detección que es capaz de entender espectroscópicamente estas señales, es decir, estudiar las características de la luz que emiten las células presentes en el tejido. En base a esa información, puede dar una cuantificación que permite, por ejemplo, entender el metabolismo celular”, indicó el también doctor en biología.
El objetivo: llevar el microscopio al hospital
Una de las principales ventajas del sistema es que puede producir resultados en tiempo real, señaló Malacrida. Como no necesita fijar, teñir ni cortar previamente el tejido, puede analizarlo mientras conserva sus características originales y obtener una medición del metabolismo celular durante un período determinado.
Esto permitiría reducir los tiempos del procedimiento, aunque requiere una tecnología más compleja que la que se utiliza actualmente. El desafío inmediato de InFocus es justamente reducir esa complejidad. El microscopio DIVER que existe actualmente en Uruguay es voluminoso y no puede trasladarse fácilmente, por lo que las muestras deben ser llevadas hasta el equipo. El proyecto busca desarrollar durante los próximos 12 a 24 meses una nueva versión, más compacta y transportable, que pueda instalarse allí donde se necesita.
Una vez sea desarrollada esa nueva versión, el equipo espera comenzar con pruebas de concepto en áreas clínicas. Ya existen validaciones preliminares, particularmente en dermatología, un campo que Malacrida consideró de gran potencial debido a la incidencia del cáncer de piel.
También observó posibilidades en distintos tipos de cáncer en los que resulta especialmente importante determinar los márgenes de una lesión, como algunos tumores cerebrales y de otros órganos en los que no es posible extraer grandes cantidades de tejido.
El papel de la inteligencia artificial
La inteligencia artificial aparece en dos etapas del desarrollo. La primera está vinculada al análisis de la información que produce el microscopio. Cada píxel contiene información espectroscópica que debe ser procesada para identificar las señales metabólicas presentes en el tejido.
Esos datos pueden convertirse en variables y puntuaciones que posteriormente permitan entrenar sistemas de inteligencia artificial para clasificar lesiones y establecer patrones más precisos, indicó Malacrida.
No obstante, considero que el mayor potencial de la IA puede estar en otro lugar: hacer que el propio microscopio sea más sencillo de utilizar.
Actualmente, operar estos instrumentos requiere conocimientos especializados, desde el manejo de láseres hasta la configuración de múltiples variables necesarias para obtener imágenes de calidad. Es un proceso que demanda experiencia y años de entrenamiento. “La IA es perfecta para eso”, sostuvo Malacrida.
La idea es desarrollar sistemas capaces de aprender cómo operar el microscopio y ajustar sus variables sin que el usuario tenga que dominar toda la complejidad técnica del instrumento. De esa forma, la inteligencia artificial no solo contribuiría a interpretar las imágenes, sino también a automatizar el funcionamiento del equipo.
El desafío está en las zonas grises
En cáncer de piel, el equipo ya obtuvo resultados preliminares que muestran entre 90% y 95% de precisión al distinguir entre melanomas y lunares convencionales, indicó Malacrida. Sin embargo, señaló que el desafío más importante no está necesariamente en diferenciar un cáncer evidente de una lesión claramente benigna, sino en las situaciones intermedias.
“Hay una escala de grises, en el medio hay un sinfín de cosas mucho más finas, donde creo que es el punto más importante para apoyar a los patólogos y a los médicos”, indicó.
Son lesiones que pueden parecer benignas, pero cuya clasificación puede tener consecuencias importantes para el paciente y para el sistema de salud.
“La decisión de que sea benigna o cáncer puede ser dramática para el paciente y para el sistema de salud”, agregó.
Es precisamente en esas zonas grises donde el investigador cree que la IA puede aportar más. Los sistemas podrían identificar sutilezas dentro de grandes conjuntos de datos que resultan difíciles de detectar incluso para especialistas entrenados.
Por ahora, el proyecto se encuentra en una etapa de desarrollo tecnológico y no ha comenzado las pruebas clínicas previstas. El objetivo de los primeros dos años es construir la nueva versión transportable del equipo y, posteriormente, avanzar en pruebas de concepto junto a especialistas médicos.
De Uruguay hacia la región
Aunque el proyecto tiene como objetivo inicial validar la tecnología en hospitales uruguayos, la empresa no se plantea limitarse al mercado local.
Para Malacrida, uno de los aspectos más relevantes del proyecto es precisamente la asociación entre investigación académica y empresas.
“Me parece que es un hecho bastante raro en Uruguay”, señaló, en referencia a la posibilidad de que una empresa y la academia se unan para desarrollar un producto nuevo. Para el investigador, esa combinación también muestra una vía posible para que investigadores y académicos puedan asumir simultáneamente un perfil emprendedor y llevar sus desarrollos al mercado.