AI-EBUS-Elastografía para la estadificación de LN (AI-EBUS-E)

Antes de tomar cualquier decisión de tratamiento para pacientes con cáncer de pulmón, es fundamental determinar si el cáncer se ha propagado a los ganglios linfáticos del tórax. Tradicionalmente, esto se determina tomando muestras de biopsia de estos ganglios linfáticos, utilizando el procedimiento de aspiración con aguja transbronquial por ultrasonido endobronquial (EBUS-TBNA). Desafortunadamente, en el 40% de las veces, los resultados de EBUS-TBNA no son informativos y se toman decisiones de tratamiento incorrectas. Existe, por lo tanto, una necesidad reconocida de una mejor manera de determinar si el cáncer se ha propagado a los ganglios linfáticos del tórax. Los investigadores creen que la elastografía, una tecnología de imagen recientemente descubierta, puede satisfacer esta necesidad. En este estudio, los investigadores proponen determinar si la elastografía puede diagnosticar el cáncer en los ganglios linfáticos. La elastografía determina la rigidez del tejido en las diferentes partes del ganglio linfático y genera un mapa de colores, donde la parte más rígida del ganglio linfático aparece azul y la parte más blanda aparece roja. Se ha propuesto que si un ganglio linfático es predominantemente azul, entonces contiene cáncer, y si es predominantemente rojo, entonces es benigno. Para estudiar esto, los investigadores diseñaron un experimento en el que se toman imágenes de los ganglios linfáticos mediante elastografía EBUS y, posteriormente, las imágenes se analizan mediante un algoritmo informático que utiliza inteligencia artificial. El algoritmo se entrenará para leer las imágenes primero y luego predecir si estas imágenes muestran cáncer en el ganglio linfático. Para evaluar el éxito del algoritmo, los investigadores compararán sus predicciones con los resultados patológicos de las biopsias de ganglios linfáticos o muestras quirúrgicas.