Los investigadores han desarrollado un método de obtención de imágenes químicas que identifica el cáncer de colon con mayor precisión y eficacia que los métodos tradicionales.

El cáncer de colon es el cuarto cáncer más común en el Reino Unido. causando 16, 000 muertes cada año. La intervención temprana asegura la mayor probabilidad de supervivencia, pero los síntomas a menudo se pueden confundir con otras enfermedades.

Este nuevo método utiliza análisis por computadora para mejorar las técnicas de imágenes infrarrojas y producir resultados más precisos. allanando el camino para que los médicos diagnostiquen a los pacientes de manera más eficiente.

"Fotografías químicas"

El equipo de investigación del Departamento de Ingeniería Química del Imperial College de Londres utilizó imágenes espectroscópicas de infrarrojos por transformada de Fourier (FTIR) para producir "fotografías químicas" de muestras de tejido de biopsia que van desde sanas hasta cancerosas.

Las imágenes FTIR implican hacer brillar un rayo infrarrojo en una muestra y medir cuánta luz se absorbe en diferentes frecuencias, que se utiliza para producir una referencia visual de la composición química de la muestra.

Los resultados, publicado en Química analítica y bioanalítica , muestran diferencias químicas significativas en las muestras en diferentes etapas de la enfermedad. Esto es importante porque los cambios celulares tienen lugar a nivel químico antes de que se produzcan deformidades físicas. permitiendo a los médicos detectar cambios desde el principio.

Este estudio demuestra el valor de utilizar imágenes espectroscópicas FTIR como herramienta de diagnóstico para el cáncer de colon, junto con herramientas como la colonoscopia, cirugía e histopatología.

Producir modelos predictivos

Los investigadores también utilizaron un programa clasificador de bosque aleatorio (RF) para analizar los datos de la imagen espectroscópica. Al hacerlo, demostraron por primera vez que solo la región de huellas dactilares del espectro infrarrojo medio (7-10 micrómetros) es importante al diagnosticar una neoplasia maligna cancerosa.

Esto es significativo porque los datos tomados de un rango más amplio del espectro tienen un mayor riesgo de distorsión debido a la dispersión de Mie. donde se dispersan las partículas de luz, que solo se puede arreglar con una lente correctiva o un algoritmo informático complejo.

Utilizando únicamente los datos de la región de huellas dactilares, se puede eliminar cada uno de estos largos procesos, y la formación de equipos para los médicos requiere menos tiempo.

Aplicación en entornos clínicos

Aunque este estudio se limitó a detectar el cáncer de colon, los investigadores han utilizado los resultados para crear modelos que tienen el potencial de ser aplicados a otros cánceres difíciles de diagnosticar como el cáncer de esófago, e incluso anomalías no cancerosas.

La investigadora principal, la Sra. Cai Li Song, dijo:"Demostramos una patología digital sin etiquetas mediante una técnica de imágenes espectroscópicas infrarrojas con quimiometría posterior para permitirnos diferenciar los pólipos de colon benignos y malignos. Los resultados nos animan a transferir esta técnica a entornos clínicos reales para mejorar la detección de enfermedades ".

El profesor Sergei Kazarian añadió:"Es urgente desarrollar nuevas técnicas, que puede identificar las primeras etapas del cáncer de una manera que va más allá de los enfoques histopatológicos actuales para aumentar las tasas de supervivencia.

La combinación de imágenes espectroscópicas con enfoques avanzados de aprendizaje automático ayudará a la detección temprana y la comprensión del cáncer. Existe el entusiasmo de tener una precisión mejorada que promete avances en la detección temprana del cáncer y la diferenciación de las etapas de la enfermedad.

Cai Li Song, un destacado Ph.D. investigador en mi grupo, ha obtenido los datos espectrales de alta calidad y ha aplicado una selección innovadora de características espectrales a la clasificación del cáncer de colon con alta precisión, acercando así las imágenes espectroscópicas a la aceptación clínica ".