Un estudio validará un nuevo método para predecir el cáncer de mama

El Sistema Público de Salud de La Rioja participará, a través del Centro de Investigación Biomédica de La Rioja (CIBIR) y de la Unidad de Mama, en el proyecto MamoRisk, el primer estudio desarrollado en España que evaluará y validará un modelo estadístico que tratará de predecir el riesgo individual de desarrollar cáncer de mama.

La iniciativa permitirá comprobar la capacidad predictiva de una herramienta que integra información sobre factores de riesgo no genéticos, datos genéticos y características mamográficas, mediante la combinación de la lectura radiológica convencional y herramientas de inteligencia artificial.

Precisamente, el objetivo de MamoRisk es confirmar que las predicciones realizadas por el nuevo modelo se ajustan a la realidad clínica. Para ello, la herramienta incorporará los factores de riesgo de cada mujer y ofrecerá una clasificación de riesgo bajo, intermedio o alto a dos y cinco años vista.

La validación de este sistema podría representar un importante avance en la detección precoz del cáncer de mama, permitiendo adaptar la intensidad del seguimiento a las características individuales de cada mujer y favoreciendo por lo tanto la identificación temprana de tumores.

Inteligencia artificial aplicada a las mamografías

El proyecto MamoRisk es liderado por el Instituto de Investigación Sanitaria de Santiago de Compostela (IDIS), con una dirección científica compartida con el Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas (CNIO) y el Instituto de Investigación Sanitaria Galicia Sur (IISGS).

Los institutos de investigación sanitaria IDIS e IISGS son los responsables del diseño del estudio y de la coordinación del reclutamiento de participantes, así como de la recogida de datos clínicos, epidemiológicos y muestras biológicas procedentes de los programas de cribado de las 14 comunidades autónomas participantes.

Además, en una segunda fase, analizarán y validarán las herramientas de inteligencia artificial aplicadas a las mamografías.

Por su parte, el CNIO se encargará de la extracción de ADN a partir de las muestras de saliva y de la caracterización genética mediante técnicas de secuenciación masiva.

Finalmente, los equipos participantes integrarán toda la información clínica, epidemiológica, genética y mamográfica para elaborar el análisis final del estudio, incluyendo la evaluación del coste-efectividad de la futura implantación de este modelo en los programas de detección precoz del cáncer de mama.

Participación de La Rioja 

La Rioja forma parte de las 14 comunidades autónomas que participan en este estudio nacional junto a Galicia, Madrid, Cantabria, Castilla-La Mancha, Murcia, Extremadura, Asturias, Castilla y León, Andalucía, Aragón, Cataluña, Comunidad Valenciana y Canarias.

En el conjunto del proyecto se invitará a participar a 10.000 mujeres: 4.000 diagnosticadas de cáncer de mama y 6.000 mujeres sanas, seleccionadas de forma aleatoria entre participantes de los programas de detección precoz con al menos seis años de seguimiento.

En el caso de La Rioja, está prevista la participación de hasta 50 mujeres que serán contactadas por la Unidad de Mama tras comprobar que cumplen los requisitos para su participación en el estudio.

A partir de los datos clínicos y epidemiológicos recopilados, junto con la información genética obtenida mediante una muestra de saliva, los investigadores aplicarán el modelo predictivo y compararán los resultados obtenidos con la evolución real de cada participante.

El estudio se desarrollará en varias fases. En primer lugar, se realizará la recogida de información clínica y epidemiológica y de muestras biológicas.

Posteriormente, se llevará a cabo el análisis genético y de imágenes mamográficas mediante inteligencia artificial. Finalmente, se evaluará la eficacia y precisión del modelo para determinar su potencial aplicación en los programas de cribado.

MamoRisk se desarrolla en el marco de la convocatoria de Medicina Personalizada de Precisión del Instituto de Salud Carlos III (ISCIII), correspondiente al proyecto PMP24/00020, financiado con 1,2 millones de euros por la Unión Europea a través del Mecanismo de Recuperación y Resiliencia NextGenerationEU/PRTR.