Nuevo aparato capaz de detectar cáncer de esófago de forma no invasiva

Un grupo de investigadores del Radboud Institute for Health Sciences de los Países Bajos ha desarrollado un prototipo de máquina capaz de detectar la condición del esófago de Barrett, la cual es considerada como una condición precancerosa para un tipo de cáncer de esófago. 


Lo que hace el aparato es identificar las moléculas presentes en el aliento del paciente y buscar patrones que puedan ser identificados con la existencia de la condición mencionada. Al basarse en una inteligencia artificial, es necesario proveer muestras a la máquina para que sea capaz de discernir de forma más precisa casos positivos de negativos, y aunque en la actualidad no posea suficiente precisión, los resultados resultan muy favorables ante la idea de la continuación de su desarrollo. 

Las principales ventajas que este método aportaría frente al utilizado en la actualidad (la endoscopia) es la mayor facilidad que supone el llevarlo a cabo, que se limita a que el paciente exhale sobre una máquina; es más rápido de hacer, menos costoso y además no resulta invasivo. Por otro lado, su uso estaría restringido a la detección de una única condición y que no siempre se traduce en cáncer.



Uno de los problemas de salud más mortales en la actualidad, y uno de los campos que dominan la investigación médica actual, es el cáncer. Como tal, cualquier avance en el diagnóstico y tratamiento del cáncer es un gran evento que puede llegar a salvar la vida de muchas personas. En este caso nos encontramos ante la aparición de una prueba que se puede realizar sin la necesidad de demasiada preparación,o sin que se sospeche que el paciente pueda estar sufriendo de cáncer de esófago, lo que que permitiría la detección de la enfermedad en fases tempranas o incluso cuando aún no se ha desarrollado por completo y la medicina actual es capaz de tratarla. 
Además, en el futuro es posible utilizar el concepto que sigue ésta máquina para el diagnóstico de diferentes aflicciones, no sólo lo ya explicado.


Fecha de publicación del artículo: 25/2/2020
Entrada por Juan Carlos Anaya, Adrián Berrocal, Mónica Martín y Miguel Pérez

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