{"id":943,"date":"2021-08-25T20:28:30","date_gmt":"2021-08-25T18:28:30","guid":{"rendered":"https:\/\/neurocirugialmeria.com\/?p=943"},"modified":"2021-08-25T20:28:30","modified_gmt":"2021-08-25T18:28:30","slug":"utilidad-del-aprendizaje-automatico-aplicado-a-la-resonancia-magnetica-para-la-caracterizacion-molecular-de-los-gliomas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/neurocirugialmeria.com\/en\/2021\/08\/25\/utilidad-del-aprendizaje-automatico-aplicado-a-la-resonancia-magnetica-para-la-caracterizacion-molecular-de-los-gliomas\/","title":{"rendered":"Utilidad del aprendizaje autom\u00e1tico aplicado a la Resonancia Magn\u00e9tica para la caracterizaci\u00f3n molecular de los gliomas"},"content":{"rendered":"

La revista Neurosurgery<\/a> ha publicado recientemente un art\u00edculo en el que lleva a cabo una revisi\u00f3n sobre el empleo de la Neuroimagen, en concreto la Resonancia Magn\u00e9tica, para lograr informaci\u00f3n sobre las caracter\u00edsticas moleculares de ciertos tumores cerebrales, en concreto, tumores de estirpe gial. La presencia de estos marcadores moleculares va a tener importantes implicaciones a la hora de poder llevar a cabo terapias biol\u00f3gicas dirigidas contra el tumor. Del mismo modo, pueden tener importantes repercusiones en el pron\u00f3stico de la enfermedad.<\/p>\n\n\n\n

Hasta ahora, el procedimiento est\u00e1ndar necesario para obtener esta caracterizaci\u00f3n requiere el an\u00e1lisis directo del tejido tumoral obtenido mediante la biopsia cerebral. La neuroimagen avanzada asistida con el empleo de la Inteligencia Artificial y algoritmos de \u00faltima generaci\u00f3n aplicados a t\u00e9cnicas de Radiogen\u00f3mica aspira a alcanzar una precisi\u00f3n diagn\u00f3stica equiparable a la biopsia, evitando as\u00ed un procedimiento invasivo.<\/p>\n\n\n\n

Los autores del presente art\u00edculo llevaron a cabo una revisi\u00f3n sistem\u00e1tica de la literatura en la que identificaron un total de 44 trabajos publicados en relaci\u00f3n con el tema.  As\u00ed, la concordancia de las determinaciones de la Resonancia Magn\u00e9tica y la biopsia para determinar el estado del IDH se situ\u00f3 entre el 83% y el 88%. Por su parte, la correlaci\u00f3n para al estado de la metilaci\u00f3n de MGMT y la codelecci\u00f3n 1p\/19 q estuvo entre el 76 y el 83%.<\/p>\n\n\n\n

Los resultados mostrados por esta revisi\u00f3n sistem\u00e1tica resultan muy prometedores. Son necesarios no obstante futuros trabajos de cara a consolidar el empleo de estas herramientas.<\/p>\n\n\n\n

Fuente: <\/strong>Jian A, Jang K, Manuguerra M, Liu S, Magnussen J, Di Ieva A. Machine Learning for the Prediction of Molecular Markers in Glioma on Magnetic Resonance Imaging: A Systematic Review and Meta-Analysis. Neurosurgery. 2021 Jun 15;89(1):31-44.<\/a><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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