De esta manera, el diagnóstico de tumores cerebrales "se prepara para vivir una auténtica revolución, que supondrá la inclusión de sistemas de ayuda a la decisión que asesoren a los clínicos en el diagnóstico precoz y no invasivo de tumores cerebrales", destacaron las mismas fuentes.

Ésta es la idea principal que comparten los nueve grupos de investigación que participan en el proyecto europeo ´HealthAgents´, entre los que se encuentra el Grupo de Informática Biomédica de la UPV. Todos ellos se reúnen desde este jueves y hasta este viernes en la Ciudad Politécnica de la Innovación, el parque científico de la Universidad Politécnica de Valencia.

El proyecto, que concluye en el 2009, tiene como objetivo principal mejorar la ayuda a la toma de decisiones en el diagnóstico y selección del tratamiento de tumores cerebrales, haciendo uso de la tecnología de agentes. Estos agentes actúan sobre una red distribuida de bases de datos locales que contiene espectros de resonancia magnética, análisis de biochips de ADN e información clínica de los tumores, para generar unos clasificadores de tumores que puedan incorporarse en un Sistema de Ayuda a la Decisión, distribuido por diversas clínicas y hospitales de todo el mundo, explicaron.

Según seńalan sus responsables, el proyecto se planteó la estrategia de crear una red internacional de hospitales que contribuyeran con nuevos casos a ampliar la base de datos y, por tanto, de los clasificadores. Esto permitirá identificar con el máximo detalle qué tipo, subtipo y grado de tumor tiene el paciente.

"Existe más de un centenar de tipos de tumores diferentes y, dependiendo de cómo sea, el tratamiento que se ha de aplicar es diferente. Cuantos más clasificadores tengamos, el análisis que haga el médico y la asignación del tratamiento será más eficiente y rápida", seńaló Magí Lluch, de la empresa Microart, coordinador de HealthAgents.

La base de los clasificadores se está desarrollando utilizando la seńal extraida de Resonancia Magnética Nuclear (MRS), a partir de la cual se puede conocer la intensidad de los metabolitos del tejido del tumor.

"La MRS es una técnica no invasiva, mientras que tanto el análisis de ADN como otra técnica conocida como HRMAS sí requiere de biopsia. El objetivo final del sistema es poder hacer un diagnóstico a partir de una MRS, evitando las técnicas invasivas. En cierto modo nuestra meta sería asimilar o ´traducir´ lo que se obtenga de la MRS con los resultados que arrojaran una biopsia", apuntó, por su parte, Javier Vicente, investigador del Grupo de Informática Biomédica de la UPV.

Así pues, este sistema distribuido ayudará a neurorradiólogos, neurooncólogos y neurocirujanos en el diagnóstico no invasivo -intentando evitar el riesgo de las biopsias- y en la selección de ese tratamiento personalizado en los pacientes con tumores cerebrales.
Software libre

Se trata además de un Sistema dinámico y con capacidad de "autoaprendizaje", en el sentido de que los clasificadores van evolucionando a medida que aumenta el número de casos en las bases de datos y el conocimiento extraido de los mismos.

Otra de las novedades del HealthAgents es que utiliza software libre. De este modo, sería el primer sistema de ayuda a la decisión de diagnóstico de tumores cerebrales basado en código libre. "Lo que pretendemos es que cualquier hospital del mundo que quiera, pueda instalarse este software y contribuya a tener la máxima información posible sobre las distintas tipologías de tumor cerebral, lo que radicará en esa mayor eficiencia para la diagnosis y tratamiento del paciente", destaca Montserrat Robles.

El Grupo de Informática Biomédica de la UPV, coordinado por la doctora Montserrat Robles, colabora en el proyecto HealthAgents desarrollando los motores de clasificación automática de tumores cerebrales, basados en el reconocimiento de patrones en los espectros de resonancia magnética. El objetivo del grupo en el proyecto es la puesta en marcha de una red de clasificadores distribuidos por Europa que puedan auto-evaluarse y adaptarse a los nuevos casos estudiados. El sistema serviría tanto para la ayuda al diagnóstico, como para la validación de nuevos casos adquiridos por hospitales que se incorporen a la red.

Los tumores cerebrales son la segunda causa de muerte entre la población mayor de 65 ańos, además, son también el segundo tipo de cáncer con mayor mortalidad, después de la leucemia, en nińos menores de 15 ańos y adultos jóvenes hasta los 34 ańos. Se desconoce si existe una relación directa entre el estilo de vida y la aparición de tumores cerebrales por lo que las estrategias preventivas no son posibles. Por lo tanto, se requiere un rápido y exacto diagnóstico de los tumores cerebrales para permitir una selección individual y eficaz de la terapia para los pacientes, maximizando así la calidad de vida de los mismos.

La resonancia magnética nuclear (MRS) es un método no invasivo para obtener un perfil de los componentes bioquímicos del tumor y mejora la exactitud del diagnóstico en casos específicos. La imagen molecular de la MRS puede mejorar el diagnóstico y la delimitación del tumor, así como la supervisión de la respuesta al tratamiento, asistiendo a clínicos y neurocirujanos en el tratamiento de los tumores cerebrales. Sin embargo, la elevada dificultad que representa analizar e interpretar los datos de MRS hace fundamental la utilización de técnicas de minería de datos e inteligencia artificial.