Hasta el momento, la detección de células metastásicas pequeñas no era posible por las limitadas técnicas de imagen, algo que ha obstaculizado también los estudios de fármacos de terapia tumoral y que ha provocado una falta de conocimiento de los mecanismos de diseminación de distintos tipos de cáncer, un requisito previo para una terapia efectiva.

Para desarrollar nuevas técnicas, el equipo del Helmholtz Zentrum München, LMU Munich y la Universidad Técnica de Munich (TUM), en Alemania, ha creado vDISCO, un sistema de limpieza y fijación de tejidos que induce al cuerpo de un sujeto a un estado transparente que permite la obtención de imágenes de células individuales.

Gracias a un microscopio de escaneo láser, los investigadores consiguieron detectar las metástasis más pequeñas hasta en las células cancerosas individuales de tejido despejado.

Sin embargo, existe poca fiabilidad y velocidad de procesamiento de los algoritmos actuales disponibles para el análisis de los tipos de datos que se recogen con este microscopio.

Ante este problema, el equipo ha tenido que desarrollar un nuevo algoritmo basado en aprendizaje profundo, el DeepMACT, el cual coincide con el rendimiento de los expertos humanos en la detección de metástasis, pero lo hace más de 300 veces más rápido.

Con solo unos cuantos clics, DeepMACT hace el trabajo de detección manual de meses en una hora, y permite crear un mapa de la distribución de anticuerpos terapéuticos en preparaciones de vDISCO de forma automática.

Este algoritmo ya está disponible públicamente y puede adoptarse fácilmente en laboratorios que centren sus investigaciones en la detección de tumores y en la obtención de nuevos tratamientos.

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