Tecnología de RM ofrece detección temprana de la enfermedad

Cada tejido corporal y enfermedad tiene una huella única que puede usarse para diagnosticar problemas rápidamente, dijeron los científicos de la Universidad Case Western Reserve (Cleveland, OH, EUA) y del Centro Médico Case de los Hospitales Universitarios (UH), en su artículo publicado en Marzo de 2013 en la revista Nature. Usando tecnologías nuevas de RM para explorar diferentes propiedades físicas al mismo tiempo, los investigadores diferenciaron la materia blanca de la gris del líquido cefalorraquídeo (LCR), en el cerebro, en aproximadamente 12 segundos, con la promesa de hacer esto mucho más rápido en el futuro cercano.

La tecnología tiene el potencial de convertir un examen de RM estándar en un procedimiento estándar para los chequeos anuales, creen los autores. Un examen de cuerpo entero que dura solo minutos proporcionaría más datos y no requiere que el radiólogo interprete los datos, haciendo que el diagnóstico sea económico, en comparación con los exámenes actuales, argumentaron. “El objetivo general es identificar específicamente tejidos individuales y enfermedades, para esperanzadoramente ver cosas y cuantificarlas antes de que se conviertan en un problema”, dijo el Dr. Mark Griswold, un profesor de radiología en el Centro Médico Case UH y la Escuela de Medicina Case Western Reserve. “Pero para tratar de llegar allí, hemos tenido que renunciar a todo lo que sabíamos acerca de la RM y empezar de nuevo”.

La huella de la resonancia magnética (MRF) puede recoger muchos más datos con cada medición que lo puede una RM convencional. El Dr. Griswold compara la diferencia en tecnologías con un par de coros. “En la RM tradicional, todos están cantando la misma canción y puede decir quien está cantando más fuerte, quien está fuera de tono, quien está cantando más suave”, dijo. “Pero eso es todo”.

El canto más fuerte, más suave, y fuera de tono está representado por manchas oscuras iluminadas, o brillantes en el examen que un radiólogo debe decodificar. Una RM, por ejemplo, revelaría la inflamación como un área brillante en una imagen. Pero el brillo no se compara inevitablemente con la causa o la severidad de la enfermedad. “Con una MRF, esperamos que, con un paso, podamos decir la severidad y exactamente lo que está sucediendo en esa área”, señaló el Dr. Griswold.

La huella de cada tejido, como la enfermedad, y cada sustancia dentro del cuerpo es por lo tanto una canción diferente. En una MRF, cada miembro del coro canta una canción diferente simultáneamente, declaró el Dr. Griswold. “Lo que suena en total es un caos aleatorio”.

Los investigadores generan canciones distintas por variando simultáneamente diferentes partes de la entrada de los campos electromagnéticos que prueban los tejidos. Esas variaciones hacen que la señal recibida sea sensible a cuatros propiedades físicas que varían de tejido a tejido. Esas diferencias—las notas diferentes y letras de sus canciones—se vuelven evidentes cuando se aplican programas de reconocimiento de patrón usando la misma matemática en el software de reconocimiento facial.

Luego los patrones son “mapeados”. En vez de mirar en mediciones relativas desde una imagen, Griswold dijo que las estimaciones cuantitativas diferenciaron un tejido de otro. A medida que la tecnología progresa, esos hallazgos deben determinar si un tejido está sano o enfermo, qué tan serio, y por qué proceso. Los científicos creen que podrán interrogar a un total de ocho o nueve propiedades físicas que les permitirán producir las canciones desde un rango enorme de tejidos, enfermedades, y materiales.

Otros investigadores han tratado de emplear parámetros múltiples en la RM, pero este grupo pudo explorar rápido y con mayor sensibilidad que en los esfuerzos anteriores, continuó. “Esta investigación nos da esperanza. Podemos ver que la RM puede ver todo tipo de cosas”.

El grupo espera reducir el tiempo de examen y continuar construyendo la biblioteca de huellas en los próximos cinco años. Case Western Reserve y UH Case Medical Center tienen una historia de 31 años de desarrollo de tecnología RM con Siemens Healthcare (Erlangen, Alemania).

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Case Western Reserve University