Los gliomas son un grupo de tumores que se originan a partir de células gliales (células no neuronales) en el sistema nervioso central y se caracterizan por un crecimiento celular infiltrativo difuso. Pueden propagarse rápidamente por todo el cerebro y la columna al infiltrarse en los tejidos cercanos, lo que hace que la extirpación quirúrgica sea la única estrategia de tratamiento viable. La diferenciación precisa del tejido sano y enfermo con la ayuda de técnicas y modalidades de imagen especializadas es, por lo tanto, importante para la cirugía.
La polarimetría Mueller de imágenes de campo amplio (IMP) es uno de esos enfoques que utiliza la polarización de la luz para determinar los límites de los diferentes tipos de tejido en una muestra. Estudios anteriores han demostrado que IMP es un enfoque prometedor para la obtención de imágenes cerebrales. En particular, IMP puede diferenciar de manera más efectiva entre materia gris y blanca, así como determinar la orientación de las fibras nerviosas, cuando se combina con algoritmos de aprendizaje automático (ML).
Además, las imágenes de diagnóstico rápido de alta calidad con tales modalidades de imágenes podrían ser posibles con el uso de modelos ML. Entrenados con suficientes datos IMP, podrían ayudar a los cirujanos a analizar automáticamente imágenes cerebrales para discernir y delinear información importante, como zonas patológicas y regiones neoplásicas, en tiempo real.
Sin embargo, obtener suficientes muestras frescas de tejido cerebral humano para entrenar tales algoritmos de procesamiento de imágenes ML es extremadamente difícil. Por lo general, el problema se soluciona entrenando modelos ML en muestras de tejido conservadas en formalina (solución acuosa de formaldehído), lo que ayuda a prolongar su vida útil. Pero no ha quedado claro si las propiedades polarimétricas del tejido cerebral fijado con formalina son las mismas que las del tejido cerebral fresco.
Al abordar esta brecha de conocimiento, un equipo de científicos de Suiza y Francia ahora ha caracterizado el alcance de los cambios en las propiedades polarimétricas causados por la fijación de muestras de tejido cerebral con formalina. El estudio fue dirigido por Romain Gros, Ph.D. estudiante de la Universidad de Berna, Suiza, y fue reportado en neurofotónica.
El equipo estableció un modelo utilizando tejido cerebral animal, extrayendo 30 secciones de tejido, cada una de 3 cm de grosor y que contenían materia gris y blanca. Realizaron IMP en estas muestras frescas utilizando una configuración personalizada. Inmediatamente después de cada medición, la muestra fresca se fijó en formalina; Luego, los investigadores realizaron IMP en estas muestras fijadas con formalina varias veces en el transcurso de una semana. Esto les permitió estudiar los cambios en las propiedades polarimétricas de las muestras de tejido cerebral a lo largo del tiempo después de la fijación con formalina.
Tras los análisis cuantitativos de sus datos, los investigadores observaron que la fijación con formalina no provocaba cambios radicales en las propiedades polarimétricas del tejido cerebral. Específicamente, el valor medio de la despolarización de la luz aumentó solo un 5 por ciento en la región de la materia gris y se mantuvo aproximadamente igual en la región de la materia blanca.
Además, encontraron que el retardo lineal, una medida de «desincronización» de los diferentes componentes de polarización después de pasar por el tejido, disminuyó en proporciones casi iguales tanto en la materia blanca como en la gris después de la fijación. Por lo tanto, el contraste visual entre la materia gris y blanca se mantuvo sin cambios. Además, la capacidad de visualizar las orientaciones de las fibras cerebrales permaneció intacta después de la fijación con formalina.
Además, a pesar de observar una contracción notable del tejido, los investigadores encontraron que no afectó significativamente el ancho de la «región de incertidumbre», el área dentro de una muestra donde las propiedades polarimétricas no permiten una distinción clara entre la materia blanca y la gris. .
Juntos, estos hallazgos sugieren que las muestras de tejido cerebral fijadas con formalina, en el contexto de la polarimetría, son tan buenas como las muestras de tejido fresco y, por lo tanto, son adecuadas para entrenar modelos ML. Dada la facilidad de obtener muestras de tumores cerebrales fijadas con formalina en lugar de muestras frescas, estos hallazgos pueden facilitar el diseño y entrenamiento de algoritmos de segmentación de tumores.
Más información:
Romain Gros et al, Efectos de la fijación con formalina sobre las propiedades polarimétricas del tejido cerebral: ¿fresco o fijo?, neurofotónica (2023). DOI: 10.1117/1.NPh.10.2.025009
Citación: Comparación de las propiedades polarimétricas del tejido cerebral fresco y preservado (25 de mayo de 2023) recuperado el 26 de mayo de 2023 de https://medicalxpress.com/news/2023-05-polarimetric-properties-fresh-brain-tissue.html
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