Cuantificación del riesgo de afasia relacionada con la cirugía después de la extirpación de un tumor cerebral

Cuantificación del riesgo de afasia relacionada con la cirugía después de la extirpación de un tumor cerebral

¿Pueden los cirujanos cuantificar el riesgo de afasia al extirpar un tumor cerebral? Para averiguarlo, investigadores de la Clínica Rechts der Isar de la Universidad Técnica de Múnich (TUM) analizan el cerebro como una red. En un estudio reciente con 60 pacientes, lograron una tasa de acierto con tres cuartas partes de sus predicciones.

Mit einer speziellen Form der Magnetresonanztomographie, der sogenannten Traktographie, erstellen Wissenschaftler der TUM 3D-Darstellungen der Netzwerke von Nervenbahnen im Gehirn. Bildnachweis: Technische Universität München (TUM)

Los tumores cerebrales son relativamente raros. Según la Sociedad Alemana de Neurología, la incidencia anual ronda los cinco casos por cada 100.000 habitantes. "Pero en la mayoría de los casos, la extirpación quirúrgica del tumor es inevitable", afirma el profesor Sandro Krieg, quien estima que un glioma, una forma común de tumor cerebral, se extirpa en el Klinikum Rechts der Isar de la Universidad Técnica de Munich (TUM). "Casi todos los días".

Dependiendo del tumor, Krieg y sus colegas desarrollan estrategias quirúrgicas y de tratamiento individuales. Un punto crucial: se debe preservar en la medida de lo posible el tejido sano y no se deben dañar estructuras que puedan provocar mayores restricciones. Por ejemplo, "afasia" es el término para los trastornos del lenguaje posoperatorios. "Queremos tener conocimientos precisos sobre el riesgo de afasia antes de la operación".

El médico jefe de la clínica neuroquirúrgica de la clínica Rechts der Isar trabaja desde hace más de 10 años en el mapeo cerebral preoperatorio. "Conocemos desde hace mucho tiempo las ubicaciones centrales del cerebro que son responsables de funciones como el movimiento o el lenguaje. Pero sólo en los últimos cinco años hemos comenzado a analizar la red cerebral para aprender cómo las diferentes regiones trabajan juntas, por ejemplo, para permitir que una persona hable. Una cosa está clara: no existe un centro del lenguaje como tal. En cambio, la estructura se parece más a varios centros o nodos de una gran red a través de la cual el lenguaje es posible".

Tumor cerebral: predicciones mediante aprendizaje automático

El análisis de las propiedades de la red del cerebro, el llamado análisis del conectoma, un procedimiento que el equipo del profesor Krieg utiliza desde hace unos dos años, desempeña un papel clave en la investigación actual. "De esta manera cuantificamos las conexiones en regiones individuales del cerebro", dice el profesor Krieg. "Ahora hemos comenzado a asignar funciones más precisas a las regiones del cerebro".

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Los científicos del TUM, el Dr. Haosu Zhang y el Dr. Sebastian Ille, han mapeado imágenes anatómicas de las capas del cerebro responsables de la capacidad del lenguaje. El proceso es el siguiente: "Utilizando una forma especial de resonancia magnética, la tractografía, creamos representaciones en 3D de las redes y subredes de las vías nerviosas del cerebro", explica Zhang.

Este análisis de red está respaldado por el método de estimulación magnética transcraneal navegada, en el que un pulso magnético dirigido inhibe las células nerviosas en los tractos de fibras responsables del lenguaje. Esto provoca que el paciente experimente un trastorno temporal del habla, que puede detectarse mediante un análisis de vídeo. Permite a los investigadores identificar con precisión las regiones del cerebro responsables del lenguaje.

Combinamos los llamados parámetros del conectoma de la tractografía con información sobre la función del habla del paciente”.

Dr. Haosu Zhang, científico de TUM

Lo que tiene de especial el algoritmo de Zhang e Ille es que proporciona "parámetros estadísticamente significativos": datos que pueden usarse para entrenar un modelo de aprendizaje automático y así localizar el lenguaje de pacientes individuales. Por muy compleja que pueda parecer la aplicación de los diferentes métodos de análisis, la característica clave del método es su simplicidad: todo el proceso de análisis funciona sin algoritmos complejos ni ordenadores potentes. "Los datos que utilizamos proceden de pruebas hospitalarias de rutina", afirma Zhang.

Análisis de red: 73 por ciento de precisión en la predicción del deterioro del lenguaje

En un estudio reciente de 60 pacientes, investigadores de la clínica Rechts der Isar demostraron que este análisis combinado puede predecir con considerable precisión (73%) si la cirugía provocará dificultades en el lenguaje (afasia postoperatoria). "Es muy importante poder hacer estas predicciones", afirma Krieg. Está entusiasmado con la posibilidad de poder cuantificar el riesgo con mayor precisión mediante un “análisis de red real” y tener datos concretos para ayudar a mapear el cerebro.

Es más: con la ayuda del aprendizaje automático, las predicciones mejoran aún más con el tiempo. Pero para ello, los investigadores necesitan más datos de pacientes para entrenar los algoritmos de aprendizaje automático. "Es el único enfoque que puede utilizar big data para predecir el riesgo de un procedimiento quirúrgico", afirma el profesor Krieg, que ahora planea reclutar más pacientes para su investigación. Él cree que sólo “unos pocos cientos” de pacientes serán suficientes para hacer predicciones muy precisas.

Fuente:

Universidad Técnica de Munich (TUM)

Referencia:

Ille, S., et al. (2022) El análisis del conectoma específico de la función preoperatoria predice la afasia relacionada con la cirugía después de la resección del glioma. Mapeo del cerebro humano. doi.org/10.1002/hbm.26014.

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