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Detección, pronóstico y optimización del tratamiento radioterápico para tumores cerebrales agresivos (glioblastoma) por medio de algoritmos de inteligencia artificial
El glioblastoma (GBM) es un tumor cerebral agresivo. Se analizan sus características y estadio mediante exámenes de resonancia magnética (RM). Su tratamiento conlleva cirugía para la extracción del tumor y la posterior irradiación de la zona donde se alojaba. Lamentablemente, el GBM tiene una probabilidad de recurrencia alta y un pronóstico de supervivencia malo. El objetivo de nuestro proyecto es mejorar el diagnóstico y tratamiento de estos tumores.
Por un lado, se integrará junto con las imágenes de RM datos de otra técnica de imagen (PET), para obtener una mejora en la identificación del tumor. Por otro lado, mediante algoritmos de inteligencia artificial (IA) aplicados a estas imágenes, se personalizará el tratamiento para adaptarlo al máximo a las características concretas de cada tumor y paciente, analizando mediante modelos biológicos el efecto que tendría irradiar más intensamente la masa tumoral que se observe más agresiva y con una mayor probabilidad de recurrencia.
Para este propósito colaboran 4 centros: Hospital de Friburgo, centro de referencia en imagen PET para radioterapia; Instituto de Investigación Sanitaria La Fe de Valencia, referencia en RM y aplicación de algoritmos IA en medicina; Universidad de Tecnología de Viena, referencia para el desarrollo de IA, y Centro de Investigaciones Médico Sanitarias de Málaga, referencia en radiomarcadores PET. Para poder optimizar este diagnóstico y tratamiento se analizarán un total de 410 pacientes. Los resultados se recogerán en un software gratuito que quedará a disposición de cualquier centro, para ayudar en la decisión clínica de futuros pacientes con GBM.