Los glioblastomas constituyen la neoplasia cerebral primaria más frecuente y con peor pronóstico. Actualmente la estrategia quirúrgica globalmente aceptada consiste en alcanzar la máxima resección posible del volumen tumoral captante. Sin embargo, la región peritumoral no captante contiene células viables causantes de la inevitable recidiva a la cual estos pacientes se enfrentan. Nuestro objetivo es intentar predecir en qué zonas del peritumor tendrá lugar la recidiva y, por tanto, qué márgenes deberían ser incluidos en una resección supratotal. A tal efecto, pretendemos validar de forma prospectiva un modelo predictivo previamente elaborado en base a las características radiómicas obtenidas a partir de la resonancia magnética (RM) y utilizar el análisis molecular transcriptómico de las regiones peritumorales a fin de comprobar la capacidad del modelo para clasificar correctamente las zonas de infiltración tumoral y edema perilesional. El resultado final permitirá elaborar mapas de infiltración con los cuales se podrían establecer nuevos márgenes de resección. El cambio en la estrategia quirúrgica consistiría por tanto en ampliar la resección a las zonas peritumorales con mayor probabilidad de infiltración y/o recidiva tumoral con un posible impacto sobre la supervivencia global de estos pacientes.

glioblastoma
resonancia magnética
aprendizaje automático
transcriptómica

Acción Estratégica en Salud (AES)