Nueva tecnología para imágenes muestra poca discrepancia entre tejidos sanos y del cáncer de mama

Esa herramienta, llamada imágenes por espectrometría de masas con DESI (ionización por electroaerosol de desorción), funciona mediante la conversión de las moléculas en versiones de sí mismas cargadas eléctricamente, llamadas iones, de modo que puedan ser identificadas por su masa.

Hasta el 40% de los pacientes a quienes se realiza una cirugía de cáncer de mama requieren operaciones adicionales porque los cirujanos no logran eliminar todo el tejido canceroso con la operación inicial. Sin embargo, unos investigadores del Hospital Brigham y de Mujeres (BWH, Boston, MA, EUA) publicaron en línea los resultados de su estudio, el 22 de septiembre de 2014 en la revista Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America (PNAS). Mediante el estudio de la masa de los iones, se puede identificar el contenido de una muestra de tejido. La herramienta rocía una corriente microscópica de un solvente cargado sobre la superficie del tejido para reunir información acerca de su composición molecular y produce una imagen con códigos de color que revela la naturaleza y la concentración de las células tumorales.

En este caso particular, los investigadores utilizaron imágenes obtenidas por espectrometría de masas con DESI para examinar la distribución y la cantidad de sustancias de ácidos grasos, llamadas lípidos, dentro del tejido mamario y el tejido normal de 61 muestras obtenidas de 14 pacientes con cáncer de seno a quienes se les realizó mastectomía. Se utilizó un programa de software para caracterizar los tumores de cáncer de mama y detectar los límites entre el tejido sano y el canceroso.

Los investigadores descubrieron que varios ácidos grasos, tales como el ácido oleico, eran más abundantes en el tejido del cáncer de mama, en comparación con el tejido normal. Los resultados también fueron confirmados mediante métodos de patología tradicionales para evaluar su exactitud. “Nuestros resultados demuestran la viabilidad de clasificar los tejidos mamarios cancerosos y normales utilizando imágenes por espectrometría de masas con DESI”, dijo Nathalie Agar, PhD, directora del laboratorio de imágenes moleculares quirúrgicas y de los departamentos de neurocirugía y radiología del BWH y autora principal del estudio. “Los resultados nos pueden ayudar a avanzar en la mejora de este método a fin de que los cirujanos puedan utilizarlo para detectar rápidamente el tejido canceroso residual durante una cirugía de cáncer de mama, con lo cual se esperaría que disminuya la necesidad de efectuar varias operaciones”.


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Brigham and Women’s Hospital