Si hasta ahora la densidad mamaria y los factores de riesgo genéticos eran los datos clave para realizar el cribado del cáncer de mama, dos nuevas medidas de riesgo basadas en el uso de la inteligencia artificial sobre mamografías pueden marcar un avance revolucionario en la lucha contra esta enfermedad.

Un nuevo estudio, dirigido por John Hopper, investigador y profesor de la Universidad de Melbourne, y publicado el pasado 16 de diciembre en la revista International Journal of Cancer, ha establecido dos nuevas medidas de riesgo que se basan en el brillo (Cirrocumulus) y la textura (Cirrus) de las imágenes de las mamografías analizadas.

Desde finales de la década de 1970 se ha analizado la densidad mamaria para predecir el riesgo de cáncer de mama en los senos más densos. La densidad mamaria es una medida de la cantidad de tejido graso frente a la cantidad de tejido fibroso en la mama. Debido a que tanto el cáncer como el tejido denso aparecen blancos en una mamografía, los tumores a menudo permanecen enmascarados, con el resultado de que casi un tercio de los tumores cancerosos en mamas densas quedan enmascarados por el tejido durante la mamografía de rayos X.

Método de investigación de las medidas Cirrocumulus y Cirrus

Inicialmente, el equipo de investigación utilizó un método informático semiautomático para medir la densidad en los niveles de brillo habituales y sucesivamente más altos para crear Cirrocumulus. Posteriormente, utilizaron inteligencia artificial y computación de alta velocidad para aprender sobre nuevos aspectos de la textura de una mamografía que predicen el riesgo de cáncer de mama, creando Cirrus.

Al combinar ambas medidas, se pudo comprobar que se mejoraba la predicción de riesgo frente a los actuales factores de riesgo conocidos. Sin embargo, también podrían combinarse con otros factores de riesgo externos recopilados, como antecedentes familiares y factores de estilo de vida, que ayudarían a proporcionar una imagen más sólida del riesgo en cada mujer.

La inteligencia artificial como revolución del cribado a un coste mínimo

El hecho de que estas medidas se obtengan a partir de programas informáticos automatizados, permitirá obtener resultados instantáneos, mucho más precisos y con un coste mínimo.

Según palabras del profesor Hopper: “Estas medidas podrían revolucionar la detección mamográfica a un coste adicional mínimo, ya que simplemente utilizan programas de computadora. Ya que la mamografía ahora es digital, y nuestras medidas están computarizadas, las mujeres podrían ser evaluadas por su riesgo en el momento de la detección, automáticamente, y recibir recomendaciones para sus futuras pruebas de detección basadas en su riesgo personal, no solo en su edad”.

Este estudio pionero abre la posibilidad de ampliar el porcentaje de mujeres que se realicen las pruebas de detección, por su velocidad en resultados y bajo coste, así como de predecir con mayor exactitud el riesgo, lo que podría suponer un gran avance en la lucha contra el cáncer de mama.