El cáncer de mama es el tipo de neoplasia más frecuente en mujeres de América Latina y el Caribe; de acuerdo con la Organización Panamericana de la Salud (OPS), se estima que en los próximos años el número de personas que presentarán la enfermedad aumente en 46 por ciento.
En este contexto, la detección precoz permite disminuir la mortalidad por esta enfermedad; la posibilidad de curación de los cánceres que se detectan en su etapa inicial es mayor. En entrevista para la Agencia Informativa Conacyt, María Victoria Carreras Cruz destacó que la única prueba de diagnóstico precoz eficiente en materia costo-beneficio es la mastografía o también conocida como mamografía, un examen radiológico de las mamas. Sin embargo, en México, dijo, existen solo un poco más de 40 radiólogos certificados para interpretar estos exámenes.
“Al tener la mastografía, lo que hace falta es interpretarla correctamente. Se diseñó un sistema de diagnóstico asistido por computadora que apoya a los radiólogos en la lectura mamográfica, favoreciendo una detección más precisa de las posibles señales de cáncer de mama”, dijo María Victoria Carreras Cruz, doctora en ciencias computacionales.
El desarrollo de la doctora María Victoria Carreras, también directora de Ingeniería en Animación y Videojuegos de la UP, es un algoritmo matemático que resalta la imagen de la posible masa tumoral o las microcalcificaciones —depósitos de calcio en la glándula mamaria que se expresan en la mamografía como pequeños puntos fragmentados, irregulares, pleomórficos y densos— y las marca preservando la forma, tamaño, localización y textura, por tanto, el algoritmo aumenta la precisión de la detección de las lesiones y disminuye el error en el diagnóstico de mamografías.
El proyecto fue patentado en México a través del Instituto Mexicano de la Propiedad Industrial (IMPI) bajo el nombre Procesamiento e interpretación automatizada de imágenes, apoyada en la segmentación y equipo para llevar a cabo este procedimiento, con el número de patente 007657.
“Nuestro algoritmo preserva la forma, textura, tamaño y localización no solo para el diagnóstico, también para el tratamiento. Por ejemplo, si se hace un cirugía es muy importante tener la forma exacta para cortar con margen oncológico y no tocar nunca la lesión para no dispersar las células cancerígenas”, explicó la especialista en procesamiento de señales.
Para el desarrollo de la innovación, la investigadora de la Universidad Panamericana utilizó una base de datos de la Sociedad de Análisis de Imágenes de Mamografías (MIAS, por sus siglas en inglés), así como mastografías de mujeres mexicanas realizadas en los laboratorios médicos del Chopo.
“Hicimos un estudio del estado del arte para saber qué otras investigaciones relacionadas existían. Se encontró un algoritmo que detectaba microcalcificaciones que hizo Fu, un investigador chino. Nuestra es la parte de las masas tumorales: la integración de todos estos saberes se cita en la patente”, agregó.
De acuerdo con la especialista, existen diferentes sistemas computarizados para la ayuda del diagnóstico aplicados a la medicina y otros mamográficos, “pero hasta el día en que salió nuestra patente, nosotros (la UP) teníamos el mejor rendimiento de este tipo”, expresó Carreras Cruz.
Una de las partes más importante del algoritmo, dijo la especialista, es la eliminación del ruido y la mejora en el contraste de la imagen, métodos que podrían ser aplicados en exámenes para detectar otros tipos de cáncer, pero con los ajustes correspondientes.
Por último, la doctora María Victoria Carreras Cruz recordó la importancia de la detección precoz del cáncer de mama e invita a todas las mujeres de 35 hasta los 70 años a realizarse cada año una mastografía bilateral. “Si se tiene familia con antecedentes de cáncer de seno, deben realizarse una mastografía a partir de los 20 años”, concluyó.
Actualmente, la doctora, a través de la Universidad Panamericana, inicia un nuevo protocolo de investigación para estudiar la relación de la imagen del iris con el cáncer de seno.