Nueva tecnología para evaluar el éxito de la quimioterapia
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Un grupo de investigadores norteamericanos ha desarrollado una técnica de resonancia basada en la computación cuántica para mejorar el diagnóstico por imagen. El objetivo es mejorar la precisión en las pruebas empleadas para evaluar la eficacia de los tratamientos de quimioterapia, pudiendo determinarla tras la primera dosis.
La computación cuántica está en proceso de desarrollo, con importantes inversiones destinadas a construir ordenadores basados en este nuevo paradigma tecnológico. Pero, mientras tanto, los algoritmos pensados para este tipo de ordenadores están encontrando aplicaciones en diferentes campos. Uno de ellos es la medicina, gracias al trabajo de un grupo de investigadores de la Case Western Reserve University, de Ohio, que está desarrollando una técnica de resonancia avanzada que emplea los algoritmos de computación cuántica de Microsoft.
Esta tecnología, denominada MRF (Huella Digital de Resonancia Magnética), permite dar un salto en esta técnica de diagnóstico por imagen para proporcionar resultados de más calidad y precisión. Esta tecnología se emplea para el diagnóstico de numerosas enfermedades, y también para evaluar la efectividad de tratamientos como a quimioterapia, que es difícil de determinar. Según los creadores de esta tecnología, con ella se logra detectar el efecto de este tratamiento tras la primera dosis de fármacos, cuando con las técnicas actuales de MRI se requieren seis meses.
Esta tecnología permite analizar automáticamente y con más precisión cada píxel de las imágenes obtenidas, evitando que los médicos tengan que estudiarlas por sí mismos para llegar a una conclusión fidedigna. Esto se logra mediante secuencias de pulsos más complejas que con las tecnologías de resonancia actuales, y se emplean ondas de radio inocuas para el ser humano, en combinación con campos magnéticos que permiten identificar la naturaleza de los tejidos durante la exploración.
Y todos los datos recogidos se comparan con una base de datos de tejidos conocidos, cuyas características han sido digitalizadas previamente. Gracias a la optimización que proporciona la tecnología de secuencias de pulsos optimizados por los algoritmos de Microsoft, sus expertos afirman que pueden realizar estos escaneos tres veces más rápido y con resultados hasta un 30% más precisos.
Por ahora, esta tecnología se está usando en una docena de centros médicos universitarios y, tras su éxito inicial, sus creadores están estudiando su posible aplicación a otras enfermedades en campos. Por ejemplo, en la neurología, donde este grado de precisión puede mejorar el estudio de los cambios que se producen en el cerebro a nivel neuronal, que escapan a la mayoría de tecnologías actuales.
