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El cáncer es la segunda causa de muerte en el mundo, con unos 9,6 millones de fallecimientos [1]. Se trata de un amplio grupo de enfermedades complejas que afectan a casi todos los órganos o tejidos del cuerpo y presentan múltiples rasgos característicos. Las técnicas de imagen son el método por excelencia para analizar el estado e incluso la relación entre varios rasgos distintivos tumorales. Sin embargo, hasta hace poco dichos parámetros distintivos se analizaban mediante técnicas de imagen separadas, lo que dificultaba la correlación multiparamétrica y respondía a diferentes estados fisiológicos del paciente. Para superar esta dificultad, nuestro grupo ha desarrollado una tecnología de imagen preclínica in vivo no invasiva denominada PETRUS (Positron Emission Tomography Registered UltraSonography). PETRUS fusiona imágenes de tomografía por emisión de positrones (PET) para estudiar la desregulación del metabolismo energético de la glucosa típica de los tejidos en proliferación [2], y la ultrasonografía ultrarrápida (UUS), una técnica emergente que proporciona información sobre la arquitectura y la dinámica vasculares, con una resolución espacial y temporal muy alta (~100 um y ~0. 1 mseg, respectivamente) [3-6]. Este equipo ofrece perspectivas únicas en el campo de la oncología, ya que proporciona un marco excelente para estudiar la compleja interacción entre metabolismo y vascularización in vivo, de forma longitudinal, adquirida simultáneamente y completamente corregistrada. En este trabajo presentaremos la caracterización física del sistema, los métodos de registro de imágenes desarrollados, así como como algunos de los resultados y aplicaciones obtenidos hasta el momento con PETRUS que ponen de manifiesto su potencial como futura herramienta para la planificación y monitorización de tratamientos en oncología.
[1] World Health Organization website 2020. [2] Warburg, O, et al., (1927), J Gen Physiol. [3] Provost J. et al., (2018), Nat. Biom. E. [4]
Perez-Liva M et al., (2018), PMB. [5] Facchin, Pérez-Liva et al., (2020), Theranostics. [6] Pérez-Liva et al., (2020), Mol.Imag and Biol.
