Investigadores de la Universidad de Luxemburgo, en cooperación con la Universidad de Estrasburgo, han desarrollado un método computacional que podría utilizarse para guiar a los cirujanos durante la cirugía cerebral.
Los cirujanos a menudo operan casi en la oscuridad. Tienen una visión limitada de la superficie del órgano, y normalmente no pueden ver lo que está escondido dentro. Las imágenes de calidad pueden ser tomadas rutinariamente antes de la cirugía, pero tan pronto como la operación comienza, la posición del cirujano y las áreas de riesgo que deben evitarse cambian continuamente. Esto obliga a los médicos a confiar en su experiencia al trabajar con los instrumentos quirúrgicos para, por ejemplo, eliminar un tumor sin dañar el tejido sano o cortar importantes suministros de sangre u otro daño cerebral.
Stéphane Bordas, profesor de mecánica computacional de la Facultad de Ciencias, Tecnología y Comunicación de la Universidad de Luxemburgo y su equipo han desarrollado unos métodos para entrenar a los cirujanos, ayudarles a ensayar operaciones muy complejas y guiarles durante la cirugía. Para ello, el equipo ha desarrollado modelos matemáticos y algoritmos numéricos para predecir la deformación del órgano cerebral durante la cirugía y proporcionar información sobre la posición actual de las áreas objetivo y vulnerables. Con estas herramientas, el neurocirujano podría practicar fácilmente una intervención particular para poder anticipar complicaciones potenciales.
Como el cerebro es un material compuesto de materia gris, materia blanca y fluidos, los investigadores utilizan datos de imágenes médicas, como la resonancia magnética para descomponer el cerebro en subvolúmenes, similares a los bloques de Lego. El color de cada bloque Lego depende del material cerebral que representa: blanco, gris o fluido. Este «cerebro de Lego digital» codificado por colores consiste en miles de estos bloques interactivos que se utilizan para calcular la deformación del órgano bajo la acción del cirujano. Cuantos más bloques usen los investigadores para modelar el cerebro, más precisa es la simulación. Sin embargo, se vuelve más lento, ya que requiere más poder de cálculo. Para el usuario, por lo tanto, es importante encontrar el equilibrio adecuado entre precisión y velocidad cuando decida cuántos bloques utilizar.
El aspecto fundamental del trabajo del profesor Bordas es que permite, por primera vez, controlar tanto la precisión como el tiempo computacional de las simulaciones. «Desarrollamos un método cerebral que puede ahorrar tiempo y dinero a los usuarios diciéndoles el tamaño mínimo que estos bloques de Lego deberían tener para garantizar un nivel de precisión dado, por ejemplo, podemos decir con certeza: si se puede aceptar un error del diez por ciento entonces tus bloques de Lego deben ser de 1 mm máximo, si estás bien con el veinte por ciento podrías usar elementos de 5 mm», explica. «El método tiene dos ventajas: Usted tiene una estimación de la calidad y se puede concentrar el esfuerzo computacional solo en las áreas donde se necesita, ahorrando así un tiempo computacional precioso».
Con el tiempo, el objetivo de los investigadores es proporcionar a los cirujanos una solución que se pueda utilizar durante las operaciones, actualizando constantemente el modelo de simulación en tiempo real con los datos del paciente. Pero, según el profesor Bordas, tardará un tiempo en realizarse. «Todavía tenemos que desarrollar métodos firmes para estimar el comportamiento mecánico de cada bloque de Lego que representa el cerebro, debemos desarrollar una plataforma fácil de usar que los cirujanos puedan probar y decirnos si nuestra herramienta es útil o no», dijo.
