Nuevo Metodología para Detección Temprana del Cáncer de Mama
Un nuevo método de detección de cáncer de mama basado en inteligencia artificial (IA) ha logrado identificar cáncer de etapa 1A en al menos el 90% de los casos. La IA se está implementando como herramienta complementaria en los servicios de salud de todo el mundo. Sin embargo, se requieren ensayos más amplios para validar estos resultados iniciales.
La IA está demostrando ser útil para la detección de cánceres con una alta precisión, mejorando los resultados para los pacientes y salvando vidas. Cuanto antes detecten los médicos el cáncer de mama, mayores son las probabilidades de superarlo. Los algoritmos de IA son tan efectivos en la detección del cáncer de mama a partir de radiografías que en algunas ocasiones incluso superan a los humanos. El Servicio Nacional de Salud del Reino Unido (NHS) está usando IA para analizar mamografías y ayudar a identificar casos de cáncer de mama que los doctores humanos pueden haber pasado por alto.
A pesar de que la IA puede acelerar el análisis de las pruebas de cáncer, los médicos también necesitan nuevos métodos para identificar los marcadores del cáncer en las etapas más tempranas, antes de que los tumores cancerosos sean visibles en las pruebas. Un estudio piloto ha probado un nuevo método de análisis de sangre, combinado con IA, para detectar el cáncer de mama en etapas muy tempranas. Publicado en la revista Journal of Biophotonics en noviembre, el estudio encontró que su método podría detectar cánceres de mama en etapa 1A con una precisión del 90-100%.
El autor principal del estudio, Kevin Saruni Tipatet de la Universidad de Edimburgo, dijo: “Este estudio es un hito en poder identificar subtipos de cáncer de mama en etapas muy tempranas, con alta precisión. Un diagnóstico temprano de cáncer salva vidas, por eso nuestro estudio es importante.” Sin embargo, Tipatet mencionó que el enfoque solo se probó en 24 pacientes y no está listo para ser utilizado en un entorno hospitalario hasta que confirmen los resultados en estudios de mayor escala.
Enfoque Innovador para la Detección del Cáncer de Mama
Los métodos convencionales de detección de cáncer se basan en identificar marcadores del tumor canceroso. Las mamografías pueden usarse para identificar cambios en el tejido mamario que indiquen cáncer, a menudo antes de que aparezcan los síntomas. O las biopsias pueden detectar firmas moleculares de células cancerosas en el cuerpo. Pero estos métodos a menudo pueden pasar por alto cánceres en estadios tempranos, como “buscar una aguja en un pajar”, según Tipatet.
El estudio de Tipatet probó un enfoque que recopila información sobre cómo el cuerpo reacciona ante el cáncer. En lugar de solo buscar tejido canceroso, buscaron “huellas moleculares” que indican que el cuerpo está combatiendo el cáncer de mama. Estas huellas provienen “del propio cáncer o de las células del cuerpo, como el sistema inmunológico, que luchan contra el cáncer”.
Las huellas moleculares permitieron a los investigadores buscar las primeras señales del cáncer de mama en etapa 1A, cuando el crecimiento es de solo unos pocos milímetros y a menudo se pasa por alto en mamografías o biopsias. Se tomaron muestras de sangre de los pacientes y se analizaron con una técnica llamada espectroscopia Raman para medir patrones moleculares de las muestras de sangre.
La espectroscopia Raman es una técnica química común que “está empezando a mostrar un gran potencial para diagnósticos clínicos de muchas enfermedades”, dijo Juergen Popp, director del Instituto Leibniz de Tecnología Fotónica en Jena, Alemania.
El Potencial de la IA en la Detección del Cáncer
Basado en el análisis de las muestras de sangre, los investigadores entrenaron un algoritmo de aprendizaje automático para detectar el cáncer de mama. Al probar muestras de sangre de 24 pacientes, encontraron que su algoritmo de IA podía detectar cánceres de mama con una precisión del 90-100%, dependiendo del tipo de cáncer de mama. Tipatet describió la IA como “asistente en el análisis” en lugar de reemplazar a los humanos que trabajan en la detección del cáncer.
Popp mostró optimismo en cuanto al enfoque del estudio, pero instó a tener precaución, ya que el tamaño pequeño de la muestra “limita la generalización más amplia de estos hallazgos”. “Los ensayos más grandes son esenciales para validar su utilidad clínica y escalabilidad. [Sin embargo], la alta sensibilidad y especificidad logradas apoyan el potencial para ensayos más grandes”, dijo Popp.
Tipatet mencionó que ya tienen planes “para realizar un estudio más grande y ver si podemos reproducir los hallazgos en un ensayo más amplio”.
Importancia de la Detección Temprana
Tipatet afirmó que el estudio demuestra que la espectroscopia Raman combinada con IA podría proporcionar un nuevo método para la detección rápida y altamente precisa del cáncer de mama en etapas muy tempranas. Esto permitiría intervenciones más tempranas y mejoraría las perspectivas generales del paciente, ya que los cánceres detectados en etapa 1A tienen tasas de supervivencia mucho más altas en comparación con aquellos diagnosticados en etapas más avanzadas.
Los tumores más pequeños son más fáciles de tratar porque se localizan en un área específica, facilitando su extracción o tratamiento con cirugía o radiación. Tipatet ya está trabajando con otros investigadores para probar su enfoque en otros tipos de cáncer. “Estamos investigando los llamados ‘Cuatro Grandes’ cánceres: cáncer de pulmón, colorrectal, de próstata y de mama. Estos cuatro cánceres representan alrededor del 50% de la incidencia global del cáncer”, dijo.
“Debemos poner un gran esfuerzo en el diagnóstico temprano y la detección temprana. Esto aumentaría la calidad de vida y las posibilidades de supervivencia de millones de personas en todo el mundo.”
Editado por: Matthew Ward Agius
Fuente y créditos: www.dw.com
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