Imágenes hiperespectrales intraoperatorias para cirugía guiada por fluorescencia en gliomas de bajo grado (Neuro-qFHSI)

Los gliomas de alto grado (HGG) y los gliomas de bajo grado (LGG) son los cánceres del SNC más frecuentes, y los LGG representan el 6,4 % de todos los casos en adultos (Ostrom 2019). A pesar de que los LGG suelen ser de crecimiento lento, más del 70 % de ellos se transforman en tumores de mayor grado o se vuelven agresivos en una década (Jooma 2019). La mediana de supervivencia de los pacientes con LGG oscila entre 5,6 y 13,3 años (Brown 2019). La resección total macroscópica (GTR) mejora las tasas de supervivencia de LGG a 5 años del 60 % al 90 % en comparación con la resección subtotal. Sin embargo, la GTR (>96 % de extirpación del tumor) con frecuencia no se logra porque, a pesar de que se dispone de técnicas avanzadas, los cirujanos no pueden visualizar claramente el tumor y sus límites en tiempo real durante la cirugía.

Existe una gran necesidad de mejorar los resultados de los pacientes con tumores cerebrales afectados. Los pacientes que se someten a cirugía tienen resultados significativamente mejores y una mayor esperanza de vida si se logra la extirpación completa del tumor. Sin embargo, cerca del 30% de los pacientes quedan con tejido tumoral residual después de la cirugía. De hecho, una cirugía exitosa exige la máxima extirpación segura del tumor: los cirujanos deben evitar dañar áreas sensibles que realizan funciones vitales y preservan nervios y vasos sanguíneos cruciales. Incluso con las técnicas actuales más avanzadas, no siempre es posible identificar el tumor y las estructuras críticas de forma fiable durante la cirugía. Además, debido a que no se puede medir objetivamente el suministro de sangre y la oxigenación del tejido cerebral durante la cirugía, es difícil juzgar si se está causando una lesión durante la operación.

Para abordar la necesidad clínica apremiante de mejorar la precisión quirúrgica y la seguridad del paciente durante la cirugía de glioma de bajo grado, nuestro objetivo es desarrollar un sistema de imágenes capaz de obtener imágenes cuantitativas de fluorescencia de campo amplio para una guía quirúrgica perfecta en tiempo real. Este proyecto tiene como objetivo mejorar la supervivencia del paciente mediante la entrega de una herramienta de asistencia precisa para los neurocirujanos que realizan la cirugía LGG mediante la evaluación de este dispositivo en pacientes que se someten a una cirugía de glioma.