Objetivo:
El objetivo principal de este proyecto consiste en investigar en la aplicación de nuevas tecnologías fotónicas y evaluar su capacidad para detectar la presencia de células cancerígenas en tejidos humanos. Para ello se pretende evaluar en una primera fase las diferencias entre las huellas espectrales de células sanas y células tumorales. Posteriormente se desarrollarán prototipos que ayuden al diagnóstico rápido integrando los sensores fotónicos junto a herramientas de escaneo que permitan explorar el tejido de los pacientes de manera rápida y no invasiva, empleando sondas externas para la exploración de tejido epidérmico e internas para la exploración de tejidos en cavidades intracorporales (colonoscopios o endoscopios). Estos prototipos serán empleados en ensayos hospitalarios en coordinación con las unidades de endoscopia del Servicio de Digestivo de La Fe y con el Servicio de Dermatología del IVO.
Este proyecto pretende investigar, desarrollar prototipos y evaluarlos mediante tecnologías ópticas rápidas e inocuas que tengan su aplicación en la detección precoz de enfermedades tumorales con el objetivo de facilitar herramientas de diagnóstico a los profesionales de la medicina que puedan ayudar a disminuir la tasa de mortalidad gracias a la rapidez en el diagnóstico. Para ello, se parte de las capacidades y experiencia de AINIA en tecnologías fotónicas y su colaboración con grupos de investigación en el área médica del Instituto de Investigación Sanitaria de La Fe y del Instituto Valenciano de Oncología. Con este proyecto se pretende generar conocimiento científico sobre la capacidad de las tecnologías fotónicas para diferencias entre tejidos humanos sanos y tejidos humanos afectados por patologías como algunos tipos de tumores. Cabe señalar que este proyecto fue iniciado y apoyado por el IVACE en la anualidad 2018 y aquí se presenta la segunda anualidad.
Actividades:
• Diseño del ensayo clínico y caracterización de muestras y pacientes
• Investigación en la aplicación de técnicas avanzadas de análisis multivariante y machine learning a las colecciones de datos de imagen y espectros de los tejidos
• Evaluación de los resultados y de su potencial transferencia
• Difusión de resultados
• Gestión y coordinación del proyecto
Resultados obtenidos:
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Difusión/Transferencia:
Las acciones de difusión del proyecto han sido: