[ca] Objectiu: Aconseguir una resecció màxima i segura dels gliomes d'alt grau (GAG), que millora les taxes de supervivència i la tolerància als tractaments adiuvants, utilitzant eines intraoperatòries. Entre elles destaquen la fluorescència de l'àcid 5-aminolevulínic (5-ALA) i l'ecografia intraoperatòria neuronavegada (ECOin). Aquest estudi busca demostrar que la combinació d'ambdues tècniques supera els resultats del seu ús per separat. Materials i mètodes: Es van analitzar 72 pacients amb GAG intervinguts a l'Hospital de Sant Pau (2019-2024). Es van utilitzar 5-ALA i ECOin al final de la resecció per detectar restes tumorals i guiar la cirurgia, recollint una mitjana de 4,2 biòpsies cerebrals per pacient. Cada biòpsia es va classificar segons fluorescència (positiva, feble, negativa) i ecografia (positiva, dubtosa, negativa), i es va analitzar de manera cega per determinar la presència de tumor sòlid (&gt;20 %), infiltració (&lt;20 %) o absència de tumor (0 %). Es van calcular sensibilitat, especificitat i àrees sota la corba (AUC) per a totes dues tècniques i la seva combinació. Finalment, es va desenvolupar un algoritme predictiu basat en machine learning. Resultats: La sensibilitat del 5-ALA i l'ECOin va ser del 84,9 % i 80,1 %, respectivament, mentre que l'especificitat va ser del 57,8 % i 71,9 %. El 5-ALA és més sensible i l'ECOin més específica, però la seva combinació millora els resultats globals: sensibilitat del 71,7 % i especificitat del 81,5 %. L'AUC combinada (0,85) va superar significativament les tècniques aïllades (0,79). També es va desenvolupar la calculadora HGGPredictor, amb un marge d'error del 25 % en la predicció de tumor en biòpsies. Conclusions: La combinació de 5-ALA i ECOin ofereix una millor capacitat diagnòstica que cada tècnica individual, proposant-se com el nou estàndard per a la resecció de GAG. A més, l'ús d'algoritmes predictius podria optimitzar les decisions intraoperatòries. Els resultats són un projecte pilot per a futures validacions en altres cohorts.

[en] Objective: To achieve maximum and safe resection of high-grade gliomas (HGG), which improves survival rates and tolerance to adjuvant treatments, using intraoperative tools. Among these, 5-aminolevulinic acid fluorescence (5-ALA) and neuronavigated intraoperative ultrasound (ECOin) stand out. This study aims to demonstrate that combining both techniques surpasses the results of using them individually. Materials and Methods: A total of 72 patients with HGG treated at Hospital de Sant Pau (2019–2024) were analyzed. 5-ALA and ECOin were used at the end of the resection to detect tumor remnants and guide surgery, collecting an average of 4.2 brain biopsies per patient. Each biopsy was classified according to fluorescence (positive, weak, negative) and ultrasound (positive, doubtful, negative) and analyzed blindly to determine the presence of solid tumor (&gt;20%), infiltration (&lt;20%), or absence of tumor (0%). Sensitivity, specificity, and area under the curve (AUC) were calculated for both techniques and their combination. Finally, a predictive algorithm based on machine learning was developed. Results: The sensitivity of 5-ALA and ECOin was 84.9% and 80.1%, respectively, while specificity was 57.8% and 71.9%. 5-ALA is more sensitive, while ECOin is more specific. Combining both techniques improved overall results: sensitivity of 71.7% and specificity of 81.5%. The combined AUC (0.85) significantly outperformed individual techniques (0.79). Additionally, the HGGPredictor calculator was developed, with a 25% error margin in predicting tumor presence in biopsies. Conclusions: The combined use of 5-ALA and ECOin provides better diagnostic capability than either technique alone, establishing itself as the new gold standard for HGG resection. Moreover, predictive algorithms could optimize intraoperative decision-making. These results serve as a pilot project for future validation in other cohorts.