[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.

[es] Objetivo: Lograr una resección máxima y segura de gliomas de alto grado (GAG), que mejora las tasas de supervivencia y tolerancia a tratamientos adyuvantes, utilizando herramientas intraoperatorias. Entre ellas, destacan la fluorescencia del ácido 5-aminolevulínico (5-ALA) y la ecografía intraoperatoria neuronavegada (ECOin). Este estudio busca demostrar que la combinación de ambas técnicas supera los resultados de su uso por separado. Materiales y métodos: Se analizaron 72 pacientes con GAG operados en el Hospital de Sant Pau (2019-2024). Se emplearon 5-ALA y ECOin al final de la resección para detectar restos tumorales y guiar la cirugía, recolectando una media de 4,2 biopsias cerebrales por paciente. Cada biopsia fue clasificada según fluorescencia (positiva, débil, negativa) y ecografía (positiva, dudosa, negativa), y analizada ciegamente para determinar la presencia de tumor sólido (&gt;20 %), infiltración (&lt;20 %) o ausencia de tumor (0 %). Se evaluaron sensibilidad, especificidad y áreas bajo la curva (AUC) para ambas técnicas y su combinación. Finalmente, se desarrolló un algoritmo predictivo basado en machine learning. Resultados: La sensibilidad del 5-ALA y ECOin fue del 84,9 % y 80,1 %, respectivamente, mientras que la especificidad fue del 57,8 % y 71,9 %. El 5-ALA es más sensible y ECOin más específica, pero su combinación mejora los resultados globales: sensibilidad del 71,7 % y especificidad del 81,5 %. La AUC combinada (0,85) superó significativamente a las técnicas aisladas (0,79). También se desarrolló la calculadora HGGPredictor, con un margen de error del 25 % en la predicción de tumor en biopsias. Conclusiones: La combinación de 5-ALA y ECOin ofrece una mejor capacidad diagnóstica que cada técnica individual, proponiéndose como nuevo estándar para la resección de GAG. Además, el uso de algoritmos predictivos podría optimizar decisiones intraoperatorias. Los resultados son un proyecto piloto para validaciones futuras en otras cohortes.