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TRIBUNA LIBRE / OPINIÓN

La prevención que cura

19/10/2019 - 

VALÈNCIA. En España, el porcentaje de casos de cáncer de mama ha aumentado un 30% en los últimos 6 años, según los datos epidemiológicos extraídos de la Asociación Española contra el Cáncer (AECC). Estamos hablando de 25.215 casos más que en 2012. La piedra angular para luchar contra el cáncer de mama se centra en la detección precoz. Por ello, los hospitales españoles están implantando programas de cribado para las mujeres entre los 45 – 50 años de edad.

De esta manera, se les realiza una exploración radiológica, con el objetivo de detectar tumores en fases incipientes. Esto nos ofrece un dato positivo, y es que el resultado de este tipo de prácticas de prevención ha aumentado hasta el 90% el porcentaje de pacientes que se han curado cinco años después de su diagnóstico y tratamiento.

Comunicaciones en el ámbito sanitario

La Fundación General del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), señala varios campos de trabajo para prepararnos ante un futuro cercano, e incide en la aplicación de nuevas Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (TIC), para resolver necesidades sociales y mejorar las condiciones de vida de las personas. 

Pero, ¿cuál es el objetivo de incorporar las TIC´s a la salud? Precisamente ese. Vivir más y vivir mejor. En este contexto, cada vez es más habitual encontrar equipos de investigación integrados por médicos, biólogos y expertos en TIC. El tándem biología y tecnología se une para desarrollar innovaciones encaminadas a conseguir la detección de enfermedades en estados incipientes y, por ende, una medicina de mayor precisión. 

Inteligencia Artificial para detectar el cáncer de mama 

En el terreno del cáncer de mama, la Inteligencia Artificial nos permite desarrollar funcionalidades y herramientas que ayuden al equipo médico en la toma de decisiones. Mediante la creación de algoritmos las computadoras aprenden y son capaces de generalizar comportamientos y reconocer patrones de conducta. 

Algunos ejemplos de equipo multidisciplinar los encontramos en las colaboraciones desarrolladas por el Instituto Tecnológico de Informática (ITI), junto a expertos de diferentes instituciones como médicos y biólogos del Instituto de Investigación Sanitaria, Incliva, especialistas radiólogos de la Conselleria de Salud de la Generalitat Valenciana, o estadísticos y médicos del Institut del Mar d'Investigacions Mèdiques (IMIM) entre otros.

Uno de los proyectos en los que se está trabajando, investiga sobre técnicas de Inteligencia Artificial que permitan identificar los genes que influyen en la respuesta ante un tratamiento de quimioterapia. En una colaboración con IMIM se avanza en la mejora de herramientas que puedan predecir el riesgo de padecer un cáncer de mama en pacientes sanas, mediante el análisis de una mamografía digital.

La investigación en el análisis de mamógrafías, se orienta hacia el desarrollo de un algoritmo que permita segmentar de forma automática el tejido denso en mamógrafías. Las primeras aproximaciones de este algoritmo muestran una alta coincidencia con el criterio de expertos radiólogos. Además, aunque el porcentaje de tejido denso es el biomarcador de estimación del riesgo más extendido, muchos son los estudios que indican, que la combinación de otros parámetros, como la geometría de este tejido y la textura de la mama, pueden mejorar dicha estimación. 

En esta línea, desde ITI se trabaja en la construcción de un modelo basado en Inteligencia Artificial que mejora los resultados obtenidos con el biomarcador basado exclusivamente en el porcentaje de tejido denso, a la hora de la estimación del riesgo de desarrollar la patología.

Aprendizaje automático para estudiar la genética

En nuestros genes se encuentra toda la información vital del individuo, recoger toda esta información y tratarla mediante técnicas de Aprendizaje Automático, nos permite, entre otras cosas, poder identificar cuáles son los genes que influyen en el grado de remisión de la patología, después de un tratamiento de quimioterapia preoperatorio, en pacientes con cáncer de mama triple negativo, uno de los más agresivos.

Las novedosas técnicas que se utilizan en ITI permiten evaluar interacciones de alto orden entre los genes, las cuales pueden quedar ocultas cuando se utilizan técnicas convencionales, aportando evidencias que deberán ser interpretadas por expertos clínicos. 

La prevención que cura

El objetivo de ITI a corto plazo es obtener un conjunto de herramientas software puestas a disposición de los centros hospitalarios y entidades dedicada a la atención sanitaria, que le permitan llegar a la excelencia en el pronóstico y prevención de una enfermedad tan relevante como es actualmente el cáncer de mama.

*Por Javier Pérez – Investigador del Grupo de Percepción, Reconocimiento, Aprendizaje e Inteligencia Artificial de ITI

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