¿Y si pudieras sostener un modelo físico de tu propio cerebro en tus manos, exacto hasta en cada pliegue único? Eso es solo una parte normal de la vida de Steven Keating, Doctor., a quien le extirparon un tumor del cerebro del tamaño de una pelota de béisbol a los 26 años mientras era un estudiante de posgrado en el grupo de Materia Mediada del MIT Media Lab. Curioso por ver cómo se veía realmente su cerebro antes de que le extirparan el tumor, y con el objetivo de comprender mejor sus opciones de diagnóstico y tratamiento, Keating recopiló sus datos médicos y comenzó a imprimir en 3D sus exploraciones de resonancia magnética y tomografía computarizada, pero estaba frustrado porque los métodos existentes requerían un tiempo prohibitivo, incómodo, y no reveló con precisión características importantes de interés. Keating se acercó a algunos de los colaboradores de su grupo, incluidos miembros del Instituto Wyss de la Universidad de Harvard, que estaban explorando un nuevo método para imprimir muestras biológicas en 3D.

"Nunca se nos ocurrió utilizar este enfoque para la anatomía humana hasta que Steve se acercó a nosotros y nos dijo:'Tipo, aquí están mis datos, ¿Qué podemos hacer? ", dice Ahmed Hosny, quien era investigador en el Wyss Institute en ese momento y ahora es ingeniero de aprendizaje automático en el Dana-Farber Cancer Institute. El resultado de esa colaboración improvisada, que llegó a involucrar a James Weaver, Doctor., Investigador científico principal del Instituto Wyss; Neri Oxman, Doctor., Director del grupo Mediated Matter del MIT Media Lab y Profesor Asociado de Artes y Ciencias de los Medios; y un equipo de investigadores y médicos en varios otros centros académicos y médicos en los EE. UU. y Alemania:es una nueva técnica que permite imágenes de resonancia magnética, CONNECTICUT, y otros escáneres médicos para convertirlos fácil y rápidamente en modelos físicos con un detalle sin precedentes. La investigación se informa en Impresión 3D y fabricación aditiva .

"Casi salté de mi silla cuando vi lo que esta tecnología es capaz de hacer, "dice Beth Ripley, MD, PhD., profesor asistente de radiología en la Universidad de Washington y radiólogo clínico en Seattle VA, y coautor del artículo. "Crea modelos médicos impresos en 3D exquisitamente detallados con una fracción del trabajo manual que se requiere actualmente, haciendo que la impresión 3D sea más accesible para el campo médico como herramienta para la investigación y el diagnóstico ".

Las tecnologías de imágenes como la resonancia magnética y la tomografía computarizada producen imágenes de alta resolución como una serie de "cortes" que revelan los detalles de las estructuras dentro del cuerpo humano. haciéndolos un recurso invaluable para evaluar y diagnosticar condiciones médicas. La mayoría de las impresoras 3D crean modelos físicos en un proceso capa por capa, por lo que alimentarlos con capas de imágenes médicas para crear una estructura sólida es una sinergia obvia entre las dos tecnologías.

Sin embargo, Hay un problema:las imágenes por resonancia magnética y tomografía computarizada producen imágenes con tanto detalle que los objetos de interés deben aislarse del tejido circundante y convertirse en mallas de superficie para poder imprimirlos. Esto se logra mediante un proceso que requiere mucho tiempo llamado "segmentación" en el que un radiólogo rastrea manualmente el objeto deseado en cada corte de imagen (a veces cientos de imágenes para una sola muestra), o un proceso automático de "umbral" en el que un programa de computadora convierte rápidamente áreas que contienen píxeles en escala de grises en píxeles sólidos negros o blancos sólidos, basado en un tono de gris que se elige para ser el umbral entre el blanco y el negro. Sin embargo, Los conjuntos de datos de imágenes médicas a menudo contienen objetos que tienen formas irregulares y carecen de claridad, fronteras bien definidas; como resultado, el auto-umbral (o incluso la segmentación manual) a menudo sobreexagera o sub-exagera el tamaño de una característica de interés y elimina los detalles críticos.

El nuevo método descrito por los autores del artículo ofrece a los profesionales médicos lo mejor de ambos mundos, ofreciendo un método rápido y muy preciso para convertir imágenes complejas en un formato que se puede imprimir fácilmente en 3D. La clave está en imprimir con mapas de bits difuminados, un formato de archivo digital en el que cada píxel de una imagen en escala de grises se convierte en una serie de píxeles en blanco y negro, y la densidad de los píxeles negros es lo que define los diferentes tonos de gris en lugar de que los píxeles en sí mismos varíen en color.

Similar a la forma en que las imágenes en papel de periódico en blanco y negro usan diferentes tamaños de puntos de tinta negra para transmitir sombreado, cuantos más píxeles negros estén presentes en un área determinada, cuanto más oscuro parece. Simplificando todos los píxeles de varios tonos de gris en una mezcla de píxeles blancos o negros, Los mapas de bits difuminados permiten que una impresora 3D imprima imágenes médicas complejas utilizando dos materiales diferentes que conservan todas las variaciones sutiles de los datos originales con mucha mayor precisión y velocidad.

El equipo de investigadores utilizó la impresión 3-D basada en mapas de bits para crear modelos del cerebro y el tumor de Keating que conservaban fielmente todas las gradaciones de detalle presentes en los datos sin procesar de la resonancia magnética hasta una resolución que está a la par con lo que el ojo humano puede distinguir. de aproximadamente 9 a 10 pulgadas de distancia. Usando este mismo enfoque, También pudieron imprimir un modelo de rigidez variable de una válvula cardíaca humana utilizando diferentes materiales para el tejido de la válvula frente a las placas minerales que se habían formado dentro de la válvula. resultando en un modelo que exhibió gradientes de propiedades mecánicas y proporcionó nuevos conocimientos sobre los efectos reales de las placas en la función de la válvula.

"Nuestro enfoque no solo permite conservar e imprimir altos niveles de detalle en modelos médicos, pero también ahorra una enorme cantidad de tiempo y dinero, "dice Weaver, quién es el autor correspondiente del artículo. "Segmentar manualmente una tomografía computarizada de un pie humano sano, con toda su estructura ósea interna, médula ósea, tendones músculos, Tejido suave, y piel, por ejemplo, puede tardar más de 30 horas, incluso por un profesional capacitado, pudimos hacerlo en menos de una hora ".

Los investigadores esperan que su método ayude a hacer de la impresión 3D una herramienta más viable para los exámenes y diagnósticos de rutina. educación del paciente, y comprensión del cuerpo humano. "Ahora, es demasiado caro para los hospitales emplear un equipo de especialistas para que ingresen y segmenten a mano conjuntos de datos de imágenes para la impresión 3D, excepto en casos de riesgo extremadamente alto o de alto perfil. Esperamos cambiar eso "dice Hosny.

Para que eso suceda, También es necesario cambiar algunos elementos arraigados del campo médico. La mayoría de los datos de los pacientes están comprimidos para ahorrar espacio en los servidores del hospital. por lo que a menudo es difícil obtener los archivos de escaneo de resonancia magnética o tomografía computarizada sin procesar necesarios para la impresión 3D de alta resolución. Adicionalmente, La investigación del equipo se facilitó a través de una colaboración conjunta con el fabricante líder de impresoras 3D Stratasys, lo que permitió el acceso a las capacidades intrínsecas de impresión de mapas de bits de su impresora 3D. También es necesario desarrollar nuevos paquetes de software para aprovechar mejor estas capacidades y hacerlas más accesibles para los profesionales médicos.

A pesar de estos obstáculos, los investigadores confían en que sus logros presentan un valor significativo para la comunidad médica. "Me imagino que en algún momento de los próximos 5 años, podría llegar el día en que cualquier paciente que acuda al consultorio de un médico para una tomografía computarizada o resonancia magnética de rutina o no rutinaria podrá obtener un modelo impreso en 3D de los datos específicos del paciente en unos pocos días, "dice Weaver.

Keating, que se ha convertido en un apasionado defensor de los esfuerzos para permitir que los pacientes accedan a sus propios datos médicos, aún así, imprime sus imágenes de resonancia magnética en 3-D para ver cómo se está curando su cráneo después de la cirugía y verifica su cerebro para asegurarse de que su tumor no regrese. "La capacidad de comprender lo que sucede dentro de ti, para sostenerlo en sus manos y ver los efectos del tratamiento, es increíblemente empoderador, " él dice.

"La curiosidad es uno de los mayores impulsores de la innovación y el cambio para el bien común, especialmente cuando se trata de explorar cuestiones a través de disciplinas e instituciones. El Instituto Wyss se enorgullece de ser un espacio donde este tipo de innovación transversal puede florecer, "dice el director fundador del Instituto Wyss, Donald Ingber, MARYLAND., Doctor., quien también es el Profesor Judah Folkman de Biología Vascular en la Escuela de Medicina de Harvard (HMS) y el Programa de Biología Vascular en el Boston Children's Hospital, así como profesor de Bioingeniería en la Escuela de Ingeniería y Ciencias Aplicadas John A. Paulson de Harvard (SEAS).