Nueva técnica para intervenir a pacientes de epilepsia inoperables
Una nueva técnica de diagnóstico, que combina el encefalograma y la resonancia magnética, puede detectar malformaciones en áreas profundas del cerebro que provocan epilepsia, y que hasta ahora eran inoperables.
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Una nueva prueba diagnóstica, que se encuentra en fase experimental, permite la detección de malformaciones que desencadenan la epilepsia, y que por su tamaño microscópico y su localización en áreas profundas del cerebro resultan invisibles al ojo humano, por lo que una intervención quirúrgica resulta muy compleja en este tipo de pacientes, muchos de los cuales no responden bien al tratamiento con fármacos, y necesitan recurrir a la cirugía para controlar sus crisis epilépticas.
La técnica –RM Funcional-EEG (RMf-EEG)–, que ha sido desarrollada en el marco de un proyecto de investigación promovido por médicos e ingenieros de la Universidad Politécnica de Valencia (UPV), el Hospital La Fe, y el grupo médico ERESA, se ha creado adaptando y combinando dos prueba diferentes: el encefalograma (EEG), con el que se registran los picos de actividad cerebral relacionados con la epilepsia cuando no se encuentran en fase de crisis epiléptica (descargas interictales), y la resonancia magnética de alto campo, con la que se obtienen imágenes de actividad de las descargas interictales e imágenes anatómicas de alta resolución sobre las que se superponen las imágenes de actividad.
Como ha explicado el Dr. Vicente Belloch, director científico de ERESA, las imágenes conseguidas con la resonancia se utilizan para elaborar una reproducción informática en 3D del cerebro, que sirve a los cirujanos como guía para poder realizar la intervención con una gran precisión y mejores resultados. Además, al poder determinar la zona donde se encuentran las lesiones, algunos pacientes que antes no podían ser operados se podrán beneficiar de las ventajas de la cirugía.
El 'big data', clave en la investigación médica
La creación de esta prueba diagnóstica ha sido posible gracias a la aplicación del big data. De hecho, los investigadores Addisson Salazar y Gonzalo Safont, de la UPV, han explicado que adaptando métodos avanzados de aprendizaje automático y fusión de datos, han logrado interpretar las imágenes de pacientes epilépticos que se habían obtenido al combinar la resonancia magnética y el encefalograma, e identificar las pautas espaciales y temporales asociados al foco epiléptico, lo que ha facilitado su caracterización y localización, además de permitir identificar sus interacciones con el cerebro del afectado.
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