Sistema automatizado permite la "patología molecular" en tiempo real durante la cirugía oncológica

Los márgenes quirúrgicos positivos se presentan hasta en el 40 % de los casos, lo que aumenta el riesgo de recurrencia y afecta la función postoperatoria. Los cirujanos suelen basarse en el análisis de cortes congelados, pero este enfoque es lento, subjetivo y difícil de aplicar de forma integral durante una operación. Ahora, una nueva tecnología busca resolver este problema al permitir la detección en tiempo real de la agresividad del tumor directamente en el sitio quirúrgico.

Investigadores del Instituto de Tecnología Avanzada de Shenzhen, la Academia China de Ciencias (SIAT, Guangdong, China) y la Universidad de Fudan (Shanghái, China) han desarrollado un sistema de navegación intraoperatoria sin etiquetas basado en dispersión Raman mejorada en superficie (SERS). La plataforma integra un bolígrafo de muestreo microfluídico, una matriz SERS nanoimpresa y un módulo de interpretación espectral basado en IA para medir la acidez tisular y la actividad del PSA.

El bolígrafo extrae suavemente gotitas que contienen biomarcadores de la superficie tisular en seis segundos por punto y las transfiere a una matriz SERS uniforme funcionalizada con reporteros Raman sensibles al pH y al PSA. Un modelo de aprendizaje profundo bidimensional diseñado a medida procesa los espectros para obtener lecturas cuantitativas de malignidad en menos de dos minutos.

En un ensayo clínico con 144 pacientes con cáncer de próstata, el sistema demostró un excelente rendimiento diagnóstico con un AUC de 0,890 para identificar tumores de alto grado, superando la precisión de las herramientas intraoperatorias convencionales, como la anatomía patológica por congelación. La automatización del flujo de trabajo reduce la dependencia del operador y brinda a los cirujanos información objetiva y oportuna sobre la biología tumoral.

Al generar un "mapa de calor" de malignidad del área de resección, el sistema facilita una toma de decisiones quirúrgicas más precisa, ayudando a los clínicos a extirpar tejido tumoral agresivo mientras preservan los nervios y otras estructuras esenciales para la continencia y la función sexual.

Esta tecnología, presentada en Nature Biomedical Engineering, representa un gran avance hacia la patología molecular en tiempo real durante la cirugía. Su capacidad para proporcionar perfiles tumorales cuantitativos con resolución espacial podría impulsar aplicaciones más amplias en oncología de precisión y optimizar los resultados de los pacientes sometidos a resecciones oncológicas complejas. El desarrollo futuro se centrará en la ampliación de la plataforma a otros tipos de tumores y en la validación de su rendimiento en más centros quirúrgicos.

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SIAT
Universidad de Fudan