Prueban la microscopía de fuerza atómica o MFA (prueba que proporciona imágenes tridimensionales de superficies solidas con gran resolución) con la técnica machine learning (sistema de inteligencia artificial que mediante la digitalización de los datos del paciente crea algoritmos que permiten diagnosticar) con éxito en la detección del cáncer de vejiga. El estudio realizado en colaboración entre varios centros de Estados Unidos ha mostrado como con tan solo cinco células- recogidas en la orina del paciente- se puede obtener una fiabilidad de detección del 94 por ciento.

El portavoz del estudio afirma que con esta técnica permite hacer un barrido celular mediante la microscopia de fuerza atómica. Esta muestra genera un mapa de resolución sub-nanométrica que refleja ciertas características inherentes al cáncer de vejiga. Esto se debe a que las células tumorales son diferentes a las células sanas. Al acompañar este mapeo con la técnica machine learning se pueden obtener datos sobre las propiedades fractales y orientación.

A pesar de contar con la microscopia de fuerza atómica desde hace más de tres décadas, según su portavoz, es la primera vez que ofrece tanta precisión en el diagnóstico del cáncer de vejiga. Asimismo explica que con la incorporación de esta combinación de técnicas diagnósticas para el cáncer de vejiga se podrían evitar pruebas más invasivas y molestas para el paciente.

En la actualidad son muchas las pruebas diagnósticas existentes para determinar si un paciente tiene cáncer de vejiga, si deseas conocer cuáles son y en qué consisten, puedes hacerlo en el siguiente enlace:

Cáncer de Vejiga

 

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