Una nueva técnica que utiliza la mamografía para determinar la composición biológica tisular de un tumor podría ayudar a reducir las biopsias de mama innecesarias, según un nuevo estudio publicado en la revista 'Radiology'. La mamografía ha sido eficaz para reducir las muertes por cáncer de mama al detectar tumores en sus etapas más tempranas y tratables; pero muchas mujeres tienen que volver para obtener imágenes diagnósticas adicionales y, en muchos casos, biopsias, por hallazgos anormales que finalmente se consideran benignos.

"La tasa de devolución de llamada con mamografía es mucho más alta que la ideal", dice la primera autora del estudio, Karen Drukker, profesora asociada de investigación del Departamento de Radiología de la Universidad de Chicago, en Chicago, Estados Unidos. "Hay costos y ansiedad asociados con las re-llamadas, y nuestro objetivo es reducir estos costos, pero no perder nada que deba someterse a una biopsia", añade.

Drukker y sus colegas estudiaron recientemente una nueva técnica llamada imágenes de mama de tres compartimientos (3CB). John Shepherd, actualmente en la Universidad de Hawai, en Honolulu, Estados Unidos, y su equipo desarrollaron 3CB mientras estaba en la Universidad de California en San Francisco. Al medir la composición del tejido de agua, lípidos y proteínas en todo el seno, 3CB podría proporcionar una firma biológica de un tumor. Por ejemplo, más agua en el tejido tumoral podría indicar angiogénesis, o la producción de nuevos vasos sanguíneos, un signo temprano de desarrollo de cáncer.

Para el estudio, los científicos adquirieron mamografías de energía dual de 109 mujeres con masas mamarias sospechosas o altamente sugestivas de una enfermedad maligna (los tipos de lesiones en los que normalmente se realizaría una biopsia) inmediatamente antes de la biopsia, y las biopsias resultantes mostraron 35 masas que serían cánceres invasivos, mientras que las 74 masas restantes eran benignas.

Las imágenes de 3CB se derivaron de las mamografías de energía dual y se analizaron junto con la radiografía por mamografía, un método que utiliza algoritmos de inteligencia artificial para evaluar características y patrones en imágenes, algunas de las cuales son difíciles para la percepción humana, desarrollado por Maryellen L. Giger y su equipo en la Universidad de Chicago para su uso en el diagnóstico asistido por ordenador en imágenes de senos.

Mejora de la predicción positiva

La combinación de análisis de imagen 3CB y radiomia mejoró el valor predictivo positivo, o la capacidad de predecir el cáncer de mama, en masas mamarias consideradas sospechosas por el radiólogo de mama. El método combinado mejoró el valor predictivo positivo desde 32 por ciento de la interpretación visual sola a casi el 50 por ciento, con una reducción de casi el 36 por ciento en las biopsias. El método de radiografía 3CB no detectó uno de los 35 cánceres, con una tasa de sensibilidad del 97 por ciento.

"Estos resultados son muy prometedores --afirma Drukker--. Combinando el análisis de imágenes 3CB con la radiografía de mamografía, la reducción en las re-llamadas fue sustancial". Drukker cree que el enfoque combinado de la radiografía con 3CB tiene el potencial de desempeñar un papel cada vez más importante en el diagnóstico del cáncer de mama y quizás también en la detección.

Esta investigadora señala que 3CB se puede añadir fácilmente a la mamografía sin requerir modificaciones extensivas del equipo existente. "La paciente ya se está haciendo la mamografía, y además obtenemos toda esta información adicional con solo una dosis adicional de radiación del 10 por ciento", afirma.

Este enfoque aún es experimental en esta etapa, y se necesita más trabajo para ponerlo a disposición de los pacientes. Los investigadores planean estudiar cómo el enfoque combinado ayudará a los radiólogos a hacer sus determinaciones finales. También desean estudiar el enfoque mediante la tomosíntesis digital de seno, a veces llamada mamografía "3D", que reduce el problema de la superposición de tejido mamario inherente a la mamografía regular. La firma única de proteínas lipídicas de un tumor podría ser aún más clara con la tomosíntesis, dice Drukker.