Espectroscopia de Raman ex vivo y clasificación basada en IA de sarcomas de tejidos blandos

Área de la Ciencia:

• En el campo de la oncología
• Ingeniería biomédica
• Espectroscopia

Sus antecedentes:

• Los sarcomas de tejidos blandos (STS) son tumores malignos heterogéneos raros que requieren un diagnóstico y tratamiento precisos.
• Los métodos actuales de evaluación del margen intraoperatorio para STS carecen de eficiencia y precisión.
• Se necesitan herramientas mejoradas para mejorar la orientación quirúrgica para los sarcomas de tejidos blandos.

Objetivo del estudio:

• Para investigar la espectroscopia Raman microscópica para diferenciar los subtipos de STS, los tumores benignos y los tejidos normales.
• Evaluar la viabilidad del uso de espectros de Raman como herramienta de diagnóstico rápido en entornos quirúrgicos.
• Desarrollar y validar un modelo computacional para la clasificación de los tipos de tejidos basado en los datos de Raman.

Principales métodos:

• Se realizó una espectroscopia de Raman ex vivo en 286.672 muestras de tejido de siete pacientes.
• Se utilizó una longitud de onda de excitación de 633 nm para la adquisición espectral.
• Se empleó una arquitectura ResNet personalizada para el preprocesamiento y la clasificación de los datos.

Principales resultados:

• El modelo ResNet logró una alta precisión global ponderada del 97,1% en la clasificación de los tipos de tejidos.
• Se registró una baja tasa de alerta clínica del 1,46%, lo que indica una clasificación errónea mínima de los tejidos malignos.
• La espectroscopia Raman demostró un potencial significativo en la distinción entre varios tipos de tejidos blandos.

Conclusiones:

• La espectroscopia Raman microscópica puede diferenciar con precisión entre sarcomas de tejidos blandos, tumores benignos y tejidos normales.
• Los espectros de Raman individuales muestran potencial como una herramienta rápida y no invasiva para la orientación quirúrgica intraoperatoria.
• Esta técnica podría mejorar la precisión de la identificación de tejidos anormales y márgenes quirúrgicos en las resecciones de sarcoma.