Ya hemos hablado en un post anterior sobre los peligros del sobrediagnóstico ligado al cribado en mama y la necesidad de combatirlo buscando métodos más precisos de diagnóstico y de predicción del comportamiento de los cánceres detectados, para saber así cuáles necesitarán de tratamiento y cuáles deberán ser simplemente observados antes de ser tratados.

Por eso hemos de felicitarnos por el anuncio de un nuevo sistema de ayuda al diagnóstico del cáncer de mama (cáncer del que solo en España se diagnostican alrededor de 25.000 nuevos casos al año), un sistema capaz de reducir el número de falsos positivos.

Un equipo de 120 equipos multidisciplinares de todo el mundo, en el que han participado investigadores del Instituto de Física Corpuscular (centro mixto formado por el Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) y la Universidad de Valencia) y de la Universitat Politécnica de Valencia, han desarrollado este nuevo método que, según informan desde el CSIC, ofrece una fiabilidad de detección cercana al 90%, la más alta de este tipo de sistemas.

Sobre su funcionamiento, los investigadores han explicado que el dispositivo es capaz de reducir el número de falsas alarmas y dar información sobre la presencia de cáncer, lo que consigue basándose en técnicas de inteligencia artificial como las redes neuronales y el uso de algoritmos predictivos.

Hasta ahora, hemos usado las mamografías, pruebas capaces de detectar lesiones en estadios muy incipientes de la enfermedad y que han demostrado su eficacia. Pero a veces, éstas pueden dar falsos positivos, lo que conduce a tratamientos innecesarios que podrían ocasionar perjuicios para la paciente.

Si el nuevo método reduce esos falsos positivos, contaríamos con una herramienta que mejoraría el problema del sobretratamiento, que es uno de los retos que debemos encarar los profesionales hoy en día.

Además, como explica uno de los participantes del CSIC, el investigador Francisco Albiol. “si por otros indicios clínicos el profesional sospecha que se encuentra ante un diagnóstico positivo no evidente, puede amplificar regiones que presentan mayores sospechas de malignidad, y que aún no son detectables por el ojo humano experto, para facilitar futuras localizaciones de biopsia”.

Recordemos que en ocasiones los estudios de imágenes no pueden llegar a determinar el grado de benignidad de una lesión y entonces podemos prescribir la realización de una biopsia, técnica que consiste en la extracción de tejido mamario con el fin de examinarlo en busca de signos de cáncer de mama u otros trastornos. Gracias a esta técnica el especialista en radiología puede determinar si una lesión mamaria es benigna o maligna.

Por cada año de diagnóstico precoz del cáncer de mama, se aumenta un 20% la esperanza de vida a cinco años de las pacientes. Por eso comparto con los investigadores del CSIC la esperanza de que el algoritmo que han desarrollado pueda ser una herramienta de gran utilidad en el diagnóstico precoz de este tipo de cáncer, ofreciendo a los profesionales clínicos un sistema experto adicional.

Actualmente, y según leo en la información facilitada por el CSIC, los participantes del proyecto estudian cómo trasladar este método a la práctica clínica.