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MADRID 15 Oct. (EUROPA PRESS) -
La inteligencia artificial permite calcular el riesgo de cáncer de mama a cinco años a partir de una sola mamografía y abre la puerta al cribado personalizado, según la especialista en radiología de mama de la Sociedad Española de Radiología Médica (SERAM), la doctora Marina Álvarez.
Álvarez, quien es miembro de su Comisión de Inteligencia Artificial, jefa de servicio de Radiodiagnóstico del Hospital Universitario Reina Sofía de Córdoba e investigadora del Instituto Maimónides de Investigación Biomédica de Córdoba (IMIBIC), advierte de que "el cribado no va a ser igual para todas las mujeres, será personalizado, individualizado para cada mujer, y, por lo tanto, más efectivo".
El futuro modelo de IA basado en aprendizaje profundo (deep learning) analiza la mamografía y devuelve un valor: el porcentaje de probabilidad de que esa mujer tenga un cáncer de mama en los cinco años siguientes, junto a un valor de referencia para su grupo de edad.
"Estima un riesgo estadístico para cáncer de mama a partir del análisis de la mamografía, teniendo en cuenta no solo la densidad mamaria de forma volumétrica, sino también otros aspectos como análisis de textura (patrones del parénquima) que efectivamente no son visibles al ojo humano", explica.
Así, tendrán en cuenta por ejemplo la densidad mamaria, es decir, la proporción de tejido glandular frente a tejido graso, es un factor de riesgo conocido de cáncer de mama. Según señala, la diferencia es que el sistema la mide de forma automática y objetiva, mientras que la valoración del radiólogo puede ser más subjetiva, y además añade ese análisis de la textura del tejido.
"No son softwares de ayuda al diagnóstico en el momento de realizar el estudio sino para predecir el riesgo de cáncer de mama en los siguientes 5 años a partir de una mamografía interpretada como normal", señala la experta, cuyo hospital e instituto son los únicos centros españoles que participa en un estudio multicéntrico internacional que valida una de estas herramientas y cuyos resultados preliminares confirman su capacidad para identificar a las mujeres con más riesgo.
El equipo de la doctora Álvarez trabaja con la herramienta 'Transpara Risk Index', que calcula el riesgo a cinco años tanto con mamografía digital como con tomosíntesis (mamografía en 3D). El sistema se ha entrenado con más de 200.000 mamografías y 6.000 cánceres, con un seguimiento superior a 13 años. Una validación externa previa, con más de 65.000 estudios de un centro europeo y otro estadounidense, ya obtuvo un AUC de entre 0,73 y 0,75, y el 10% de mujeres con mayor riesgo concentró el 39,3% de los cánceres.
Ahora, un estudio multicéntrico con seis centros de Estados Unidos y Europa, en el que el Hospital Universitario Reina Sofía de Córdoba es el único centro español, busca una validación independiente y a gran escala con equipos de tres fabricantes distintos. Los resultados preliminares, con 27.172 mamografías normales y 2.011 cánceres aparecidos después, con más de cinco años de seguimiento, muestran un AUC de 0,71 a dos años, 0,70 a tres años y 0,69 a cinco años.
El 10% de mujeres con mayor riesgo según la IA concentró aproximadamente el 30% de los cánceres detectados en los cinco años siguientes, mientras que el 10% de mujeres con mayor densidad reunió el 13% de los mismos.
Según señala los intentos anteriores, basados en la densidad mamaria, en los test clínicos o en estudios genéticos, han sido difíciles o imposibles de aplicar a gran escala: consumen mucho tiempo de profesionales y mujeres, son costosos y no han demostrado mucha precisión.
"La posibilidad de entrar en un cribado personalizado de forma fácil, simplemente a partir de un análisis automático de la mamografía, permitiría aplicar estrategias diferenciadas de cribado en función del riesgo individual de cada mujer", explica la doctora.
En la práctica, se podría elegir la periodicidad, la técnica y la estrategia de lectura; en mujeres de bajo riesgo se podría espaciar el cribado o incluso no realizarlo, y en las de alto riesgo, aumentar su frecuencia, añadir pruebas más sensibles como la resonancia magnética o la mamografía con contraste, o plantear medidas preventivas.
