Glioblastoma: cómo predecir la propagación de un tumor cerebral mortal con resonancia magnética y dinámica de fluidos
El glioblastoma, el tumor cerebral más letal, podría dejar de ser tan impredecible. Un nuevo método combina tecnologías punteras para que los oncólogos puedan anticiparse hacia dónde se propagará la enfermedad y aplicar tratamientos más precisos.
Por Enrique Coperías
Sobre estas líneas, cultivo de células de un glioblastoma, el tumor cerebral más agresivo y difícil de tratar. Un nuevo estudio combina resonancia magnética avanzada y dinámica de fluidos para predecir dónde se extenderán las células tumorales. Cortesía: Cell Image Library / Wellcome Images
El glioblastoma es, sin exagerar, uno de los diagnósticos más temidos en la medicina moderna. Este tumor cerebral maligno no solo crece con rapidez, sino que se infiltra en el tejido cerebral circundante como raíces que se extienden bajo tierra.
Esa capacidad de infiltración convierte la cirugía en una carrera contra lo invisible: incluso después de extirpar la masa principal, siempre quedan células tumorales dispersas que, tarde o temprano, vuelven a encender la enfermedad. El resultado es devastador: la supervivencia media tras el diagnóstico apenas supera los quince meses, y solo un 5 % de los pacientes vive más de cinco años.
Un nuevo estudio científico publicado en la revista npj Biomedical Innovations propone una vía inédita para anticiparnos a los movimientos de este enemigo silencioso. El trabajo, liderado por la profesora Jennifer Munson y su equipo del Fralin Biomedical Research Institute, en Estados Unidos, demuestra que el flujo de líquidos en el cerebro —el llamado transporte de fluido intersticial— podría funcionar como una brújula para predecir hacia dónde se propaga el glioblastoma. Y lo más esperanzador: esta información puede obtenerse de manera no invasiva, a través de resonancias magnéticas dinámicas.
El papel del líquido intersticial en la propagación del cáncer cerebral
En el cerebro, más allá de las neuronas y la glía —el conjunto de células que, en el sistema nervioso, dan soporte, protección y nutrición a las células nerviosas—, existe un flujo constante de líquido intersticial, esencial para mantener el equilibrio de nutrientes y desechos. Pero cuando un tumor cerebral crece, ejerce presión sobre el tejido circundante y altera esa circulación natural.
Esa presión genera corrientes anómalas que se escapan hacia el exterior del tumor, y arrastran consigo señales químicas que, paradójicamente, pueden guiar a las propias células tumorales a invadir nuevas zonas.
«Si no se pueden encontrar las células tumorales, no se pueden destruir, ya sea extirpándolas, aplicándoles radioterapia o administrándoles fármacos —dice Munson en un comunicado del Virginia Tech—. Este es un método que ahora creemos que puede permitirnos encontrarlas».
Hasta ahora, los cirujanos se apoyaban en imágenes médicas estáticas para definir márgenes de resección y en tintes fluorescentes durante la operación. Pero esas técnicas tienen limitaciones: los contrastes apenas muestran la periferia inmediata del tumor, y los tintes solo funcionan con células visibles al ojo humano. «Esos métodos no van a detectar una célula que ha migrado más lejos en el tejido, algo que pensamos que sí podemos hacer con este nuevo enfoque», sostiene Munson.
Cómo funciona la resonancia magnética dinámica con contraste
La clave de la investigación está en la resonancia magnética dinámica con contraste (DCE-MRI). Normalmente, este tipo de escáner se emplea para visualizar bordes tumorales cuando el contraste se filtra por vasos sanguíneos anómalos. Sin embargo, el equipo de Munson decidió analizar no solo la foto final, sino la película completa: cómo se desplaza el contraste a lo largo del tiempo dentro del cerebro.
Para procesar esos datos emplearon un algoritmo desarrollado en su laboratorio, bautizado como Lymph4D, que calcula, píxel a píxel, la velocidad del flujo, la dirección y la difusión del líquido intersticial. Con ello, Munson y sus colegas crearon un análisis vectorial capaz de trazar líneas de flujo desde el núcleo del tumor, y generar mapas predictivos que muestran hacia qué regiones del cerebro se dirige el líquido y con qué intensidad.
El resultado del ensayo fue sorprendente, ya que esas trayectorias coincidían con los lugares donde más tarde aparecían células tumorales invasoras o donde el tumor mostraba signos de crecimiento en nuevas imágenes. Dicho de otro modo, el líquido anticipaba el movimiento de las células malignas.
Principales hallazgos del estudio del Virginia Tech
Los experimentos se realizaron en ratones de laboratorio portadores de tumores derivados tanto de líneas celulares clásicas como de células madre de glioblastoma, estas últimas mucho más representativas de la enfermedad humana. Además, se validaron los hallazgos en modelos derivados de pacientes, que reproducen fielmente el comportamiento clínico del glioblastoma.
Los principales resultados pueden resumirse en tres hallazgos:
1️⃣ Velocidad del flujo intersticial: en las zonas donde el líquido se movía más rápido, se encontraron más células invasoras. Cuanto mayor la velocidad, mayor la agresividad tumoral.
2️⃣ Coeficiente de difusión: en las regiones donde el líquido se dispersaba menos (menor difusión), había más células invasoras. Esa resistencia local parece crear nichos favorables para la infiltración.
3️⃣ Densidad de trayectorias de flujo: el indicador más innovador. Allí donde convergían más“líneas de flujo originadas en el tumor, era más probable hallar células infiltradas. Hasta un 60 % de las células invasoras coincidía con estas zonas predichas.
El equipo comprobó que las áreas identificadas como de alto flujo o baja difusión en un día inicial eran, días después, las mismas que mostraban crecimiento tumoral en las imágenes. Era como leer el futuro del cáncer en un mapa de corrientes.
«Esto podría decirle a un cirujano dónde hay más probabilidades de encontrar células tumorales, de modo que pueda ser un poco más agresivo si es seguro para el paciente», apunta Munson.
TRAS LOS PASOS DE LAS CÉLULAS TUMORALES
Las trayectorias de flujo (en azul) en este vídeo muestran la convergencia y divergencia del líquido que parte de un tumor cerebral, en concreto de un glioblastoma (delimitado en blanco), hacia el tejido circundante. Estas líneas predijeron la invasión de células tumorales y la progresión de la enfermedad en modelos preclínicos. Cortesía: Jennifer Munson/Virginia Tech
Qué aporta la startup Cairina a la cirugía personalizada contra el glioblastoma
Las implicaciones clínicas son enormes. Hoy, las cirugías del glioblastoma suelen extenderse unos dos centímetros más allá del borde visible en la resonancia. Es una estrategia agresiva que busca eliminar células invisibles, pero que a menudo sacrifica tejido sano y funciones neurológicas críticas. La radioterapia, por su parte, se planifica con márgenes similares, irradiando también áreas que pueden no estar realmente en riesgo.
Si estas métricas de flujo intersticial pudieran aplicarse de forma rutinaria, permitirían algo revolucionario: definir márgenes personalizados basados en la dinámica real de cada tumor. En vez de aplicar reglas uniformes, la cirugía y la radiación podrían concentrarse en las zonas de mayor riesgo, preservando de este modo tejido sano y reduciendo secuelas.
Aquí entra en juego Cairina, una empresa emergente de biotecnología fundada por Munson y otros investigadores. «Nuestro objetivo es suministrar a cirujanos y oncólogos radioterápicos mapas de probabilidad o mapas de puntos calientes donde predecimos más invasión tumoral —explica Munson. Y añade—: Así se podría apoyar una aplicación más agresiva del tratamiento en esas regiones y, al mismo tiempo, identificar dónde hay menos invasión para evitar terapias innecesarias».
Los mecanismos biológicos detrás del fenómeno
El estudio conecta sus hallazgos con lo que se sabe de la biología molecular del glioblastoma. Se ha demostrado que receptores como el CXCR4 y el CD44 en la superficie de las células tumorales responden a gradientes químicos creados por el flujo intersticial.
Estas señales bioquímicas actúan como faros que orientan la migración celular. No es casual que las zonas con más flujo coincidan con mayor invasión: el líquido no solo arrastra moléculas, sino que configura el microambiente tumoral que guía a las células malignas.
Esto abre la puerta a futuras terapias dirigidas que bloqueen esas rutas de señalización combinadas con la identificación de las zonas de mayor flujo. Sería como cerrar las carreteras justo en el punto donde el tráfico celular es más intenso.
Desafíos para aplicar esta técnica en hospitales
Aunque los resultados del estudio publicado en npj Biomedical Innovations son prometedores, llevarlos al hospital no será algo que vaya a ocurrir de inmediato. El análisis requiere gran precisión en la adquisición y registro de imágenes, y los cerebros humanos, sometidos a cirugías y variaciones anatómicas, presentan desafíos adicionales.
No obstante, los autores del trabajo destacan que la técnica se basa en resonancias magnéticas estándar, lo que facilita su adopción futura.
Otro paso clave será combinar estas métricas con otras que ya se usan en oncología, como el volumen tumoral, el grado de perfusión sanguínea y biomarcadores moleculares. La suma de datos de distinta naturaleza, procesados con inteligencia artificial en medicina, podría ofrecer un mapa integral del riesgo de invasión y progresión en cada paciente.
El trabajo, liderado por la profesora Jennifer Munson —arriba—, demuestra que el flujo de líquidos en el cerebro —el llamado transporte de fluido intersticial— podría funcionar como una brújula para predecir hacia dónde se propaga el glioblastoma. Cortesía: Virginia Tech
Un futuro con tratamientos más personalizados contra el cáncer cerebral
El glioblastoma sigue siendo una enfermedad devastadora, pero investigaciones como esta muestran caminos innovadores para enfrentarlo. Aprender a leer los flujos invisibles del cerebro no es solo un avance técnico, sino un cambio conceptual: significa dejar de pensar en el tumor como una masa estática y comprenderlo como un fenómeno dinámico, que interactúa con su entorno y lo remodela para propagarse.
Si esta estrategia se aplica en pacientes, podríamos pasar de cirugías que extirpan a ciegas a intervenciones más precisas; de radioterapias generalistas a ataques dirigidos; y de tratamientos uniformes a planes personalizados contra el cáncer. En la lucha contra un cáncer tan esquivo como el glioblastoma, anticiparse a sus movimientos puede ser la diferencia entre ganar tiempo o perderlo.
Como concluye Munson, «Cairina está tratando de llevar esto al siguiente nivel. Queremos una aproximación más personalizada que no solo ataque donde hay más invasión, sino que también ayude a preservar tejido sano».
El trabajo de Munson y colegas no ofrece aún una cura para el glioblastoma, pero sí una herramienta poderosa: un mapa predictivo del comportamiento del tumor más agresivo del cerebro. En un terreno donde cada mes de vida cuenta, saber a dónde podría ir el cáncer antes de que lo haga no es solo ciencia, es esperanza para pacientes y familias que hoy miran al futuro con incertidumbre. ▪️
Batalla contra el glioblastoma: Preguntas & Respuestas
🧠 ¿Qué es el glioblastoma y cuál es su pronóstico?
El glioblastoma es el tumor cerebral más frecuente y agresivo en adultos. La supervivencia media tras el diagnóstico es de unos 15 meses.
🧠 ¿Cómo se puede predecir la propagación del glioblastoma?
El estudio de Virginia Tech muestra que el análisis del flujo de líquidos en el cerebro mediante resonancia magnética dinámica permite anticipar dónde invadirá el tumor.
🧠 ¿Qué es la resonancia magnética dinámica con contraste (DCE-MRI)?
Es una técnica de imagen avanzada que no solo muestra el tumor, sino cómo el contraste fluye en el tiempo, revelando la dinámica del líquido intersticial.
🧠 ¿Qué aplicaciones clínicas tiene este descubrimiento?
Puede guiar a cirujanos y oncólogos radioterápicos para aplicar tratamientos más agresivos en zonas de riesgo y evitar dañar tejido sano.
🧠 ¿Qué es Cairina y cuál es su papel en esta investigación?
Es una startup fundada por investigadores de Virginia Tech que busca llevar esta técnica a la práctica clínica para personalizar cirugías y terapias contra el glioblastoma.
Información facilitada por el Virginia Tech
Fuente: Carman-Esparza, C. M., Stine, C. A., Atay, N. et al. Interstitial fluid transport dynamics predict glioblastoma invasion and progression. npj Biomedical Innovations (2025). DOI: https://doi.org/10.1038/s44385-025-00033-x
