Técnica que combina espectroscopia e fingerprinting para quantificação de tumores cerebrais

Resumo

Introdução: O diagnóstico e a quantificação precisam de tumores cerebrais são cruciais para o planejamento terapêutico e o prognóstico do paciente. Técnicas convencionais como a ressonância magnética (RM) fornecem imagens anatômicas detalhadas, porém têm limitações na caracterização bioquímica dos tecidos tumorais. Nesse contexto, a espectroscopia por ressonância magnética (MRS) tem se mostrado uma ferramenta complementar valiosa, permitindo a detecção de metabólitos como colina, N-acetil aspartato e lactato, marcadores bioquímicos associados a alterações neoplásicas. Entretanto, a interpretação da MRS ainda depende fortemente da experiência clínica. Para superar essa limitação, técnicas computacionais como o “fingerprinting” espectroscópico vêm sendo investigadas, buscando padronizar e automatizar a análise dos espectros adquiridos. O fingerprinting, baseado em aprendizado de máquina, permite a comparação rápida de perfis metabólicos com grandes bancos de dados referenciais, promovendo maior precisão na identificação e classificação de tumores. Objetivo: Esta revisão visa discutir os avanços da integração entre espectroscopia por RM e fingerprinting metabólico como estratégia para a quantificação automatizada de tumores cerebrais.