Diagnóstico de cáncer de mama más efectivo y seguro

Una nueva tecnología computacional ha llevado a una técnica rápida, económica, para usar el ultrasonido, y algoritmos avanzados para diferenciar entre tumores benignos y malignos con un nivel alto de exactitud.

Sevan Goenezen es un estudiante de postgrado en el departamento de ingeniería mecánica, aeroespacial, y nuclear en el Instituto Politécnico Rensselaer (Troy, NY, EUA) y su investigación ofrece el potencial de reducir mucho la necesidad de biopsias invasivas, incómodas, y causantes de estrés, y posiblemente aún reemplazar los mamogramas. Usa una técnica nueva para evaluar imágenes captadas con un dispositivo de ultrasonido no invasivo, libre de radiación, localizar tumores, y determinar si el tumor es maligno. El único equipo requerido es un tipo específico de equipo de ultrasonido (que normalmente cuesta aproximadamente 10.000 dólares, mucho menos que el equipo de rayos X) y un computador personal (PC) común. Debido a esos algoritmos, los resultados pueden ser computarizados en menos de cinco minutos en un PC de gama alta.

Esta técnica nueva utiliza imágenes de ultrasonido de tejido del seno para inferir las características mecánicas del tejido cuando es comprimido. La estructura de las fibras de colágeno dentro de los tejidos malignos es muy diferente de la estructura de la fibra de colágeno en el tejido benigno. Este método cuantifica el comportamiento no lineal en el tejido tumoral para determinar si es o no canceroso.

En un estudio clínico, el Dr. Goenezen usó esta estrategia para analizar 10 series de datos, 5 de los cuales eran de pacientes con tumores benignos, y 5 con tumores malignos. El sistema diagnosticó correctamente 9 de las 10 pacientes. El único error fue un falso positivo.

El Dr. Goenezen confía en que este nuevo método puede llevar a diagnóstico menos costoso, más efectivo, y más seguro del cáncer de seno, que tiene el potencial de salvar muchas vidas y disminuir significativamente los costos de cribado para las pacientes, los médicos, y los hospitales. Además, reportó que cree que este método nuevo puede ser adaptado para diagnosticar otras enfermedades, incluyendo cáncer de próstata, cáncer de cuello uterino, cirrosis hepática y ateroesclerosis.

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Rensselaer Polytechnic Institute