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Las nuevas medidas de mamografía del riesgo de cáncer de mama podrían revolucionar las pruebas de detección

5 Jan 2021
Las nuevas medidas de mamografía del riesgo de cáncer de mama podrían revolucionar las pruebas de detección

Las primeras técnicas de predicción del riesgo de cáncer de mama a partir de mamografías desarrolladas en Melbourne podrían revolucionar la detección de mama al permitir que se adapte a las mujeres con un coste adicional mínimo.

Publicado en el International Journal of Cancer, el estudio dirigido por la Universidad de Melbourne encontró dos nuevas medidas de riesgo basadas en la mamografía.

Cuando estas medidas se combinan, son más eficaces para estratificar a las mujeres en términos de su riesgo de cáncer de mama que la densidad del seno y todos los factores de riesgo genético conocidos.

Los investigadores dicen que si se adoptan con éxito, sus nuevas medidas podrían mejorar sustancialmente el cribado, hacerlo más eficaz para reducir la mortalidad y menos estresante para las mujeres y, por consiguiente, alentar a que se realicen más pruebas de cribado.

También podrían ayudar a abordar el problema de la densidad mamaria.

Desde finales del decenio de 1970, los científicos han sabido que las mujeres con senos más densos, que en una mamografía aparecen con regiones más blancas o brillantes, tienen más probabilidades de que se les diagnostique cáncer de mama y de que se les pase por alto en los exámenes de detección.

En colaboración con el Cancer Council Victoria y BreastScreen Victoria, los investigadores de la Universidad de Melbourne fueron los primeros en estudiar otras formas de investigar el riesgo de cáncer de mama mediante mamografías.

Utilizando programas informáticos para analizar las imágenes de las mamografías de un gran número de mujeres con y sin cáncer de mama, encontraron dos nuevas medidas para extraer información sobre el riesgo.

El Cirrocúmulo se basa en las áreas más brillantes de la imagen y el Cirro en su textura.

En primer lugar, utilizaron un método informático semiautomático para medir la densidad a los niveles habituales, y sucesivamente niveles más altos de brillo para crear el Cirrocúmulo.

Luego usaron inteligencia artificial (IA) y computación de alta velocidad para aprender sobre nuevos aspectos de la textura (no el brillo) de una mamografía que predice el riesgo de cáncer de mama y crearon el Cirrus.

Cuando sus nuevas medidas de Cirrocúmulo y Cirrus se combinaron, mejoraron sustancialmente la predicción del riesgo más allá de todos los demás factores de riesgo conocidos.

El investigador principal y profesor de la Universidad de Melbourne, John Hopper, dijo que en términos de comprensión de las diferencias entre las mujeres en cuanto a sus riesgos de cáncer de mama, estos avances podrían ser los más significativos desde que se descubrieron los genes de cáncer de mama BRCA1 y BRCA2 hace 25 años.

"Estas medidas podrían revolucionar la detección mamográfica con un pequeño coste adicional, ya que simplemente utilizan programas informáticos", dijo el profesor Hopper.

"Las nuevas medidas también podrían combinarse con otros factores de riesgo recogidos en el cribado, como los antecedentes familiares y los factores de estilo de vida, para proporcionar una imagen aún más fuerte y holística del riesgo de una mujer.

"El cribado a medida - no 'una talla para todos' - podría entonces basarse en la identificación precisa de las mujeres con alto, así como bajo, riesgo para que su cribado pueda ser personalizado.

"Dado que la mamografía es ahora digital, y nuestras medidas están ahora informatizadas, las mujeres podrían ser evaluadas por su riesgo en el momento del cribado - automáticamente - y recibir recomendaciones para su futuro cribado basado en su riesgo personal, no sólo en su edad".

El profesor Hopper dijo que esta información podría utilizarse para aliviar la presión sobre BreastScreen, que tuvo que cerrar por un período durante la pandemia de COVID-19 y que está buscando la manera de manejar mejor el atraso mientras continúa proporcionando un servicio valioso con recursos limitados.

Dijo que el actual avance no podría haberse producido sin el extraordinario apoyo que su investigación sobre mamografías había recibido de la Fundación Nacional del Cáncer de Mama, comenzando con su primera ronda de financiación hace más de 20 años.

"Sólo alrededor del 55% de las mujeres australianas de 50 a 74 años de edad se presentan actualmente para someterse a exámenes de detección temprana de cánceres de mama", dijo.

"El hecho de saber que el cribado también podría ofrecer una predicción precisa del riesgo podría alentar a más mujeres a aceptar la oferta de un cribado gratuito". Las mujeres con alto riesgo basado en su mamografía también se beneficiarían enormemente si conocieran también su riesgo genético".

La profesora adjunta Helen Frazer, directora clínica de St Vincent's BreastScreen Melbourne, dijo que las mejoras en la evaluación del riesgo de una mujer de padecer cáncer de mama serían transformadoras para los programas de detección.

"El uso de los desarrollos de la IA para evaluar el riesgo y personalizar el cribado podría suponer importantes avances en la lucha contra el cáncer de mama", dijo la Profesora Asociada Adjunta Frazer.

Fuente: University of Melbourne