Capacidad de la mamografía de contraste para distinguir subtipos moleculares de cáncer de mama

Introducción

Con el paso del tiempo, el conocimiento biológico sobre los tumores es cada vez más amplio y la necesidad de implementar nuevas técnicas de diagnóstico en fases iniciales del cáncer se vuelve mayor. El cáncer de mama es el más frecuente en el mundo y su diagnóstico es complejo, lo que requiere de desarrollo y soluciones constantes. Una de las técnicas que se ha incorporado como solución a esta problemática es el uso de Inteligencia Artificial para su detección.

En recientes años, investigadores han enfocado sus estudios en desarrollar una herramienta que además de detectar anomalías, proporcione la clasificación y tipo biológico del cáncer con marcadores genéticos. A este tipo de enfoque se le conoce como medicina de precisión. Esto, ya que al tener información concreta del tipo de cáncer, el tratamiento se vuelve personalizado para cada paciente y por lo tanto se esperan mejores resultados.

La mamografía de contraste es un nuevo método de la medicina de precisión y es una herramienta prometedora para el área de medicina. Al ser un procedimiento que se ha incorporado en los últimos años, es necesaria la valoración y examinación profunda para detectar riesgos o puntos de mejora. En este estudio se busca analizar el funcionamiento de la mamografía de contraste como un procedimiento que permita una evaluación más rápida para el tratamiento.

Método

Se administró a 145 pacientes de entre 31 y 89 años un medio de contraste intravenoso y posteriormente se aplicó la mamografía de contraste. El estudio fue evaluado por dos radiólogos con 10 y 6 años de experiencia. Uno de los parámetros valorados fue el nivel de realce que se observa en la imagen. Este se dividió en fuerte, medio y débil mediante evaluación cualitativa como se puede observar en la Figura 1.

Figura 1.

Evaluación cualitativa del nivel de realce en la mamografía de contraste, niveles de realce débil, medio y fuerte respectivamente en lesiones mamarias sospechosas.

Para complementar el estudio, se realizó un análisis cuantitativo con una herramienta de medición de regiones de interés. Finalmente se realizaron evaluaciones histopatológicas.

Resultados

En total se analizaron 145 lesiones diagnosticadas en 142 pacientes, incluidas aquellas lesiones dobles presentadas en 3 pacientes. Se encontró carcinoma en 130 (90%) pacientes, incluyendo 109 carcinomas ductales invasivos (75% de las pacientes), carcinoma lobular invasivo en 21 (14%) pacientes y carcinoma intraductal presente en 15 (10%) pacientes, los cuales fueron obtenidos con las evaluaciones histopatológicas en conjunto con las características de realce mostradas en la mamografía de contraste.

Conclusión

La mamografía de contraste es un método de diagnóstico reciente que muestra potencial en la evaluación de criterios biológicos para detectar algunos subtipos de cáncer de mama. Una de las limitaciones de este estudio es que la única característica que se tuvo en cuenta a la hora de examinar las lesiones fue el nivel de realce del contraste. No se tomó en cuenta la evaluación de otras características como el tamaño, el margen o la homogeneidad de la lesión.

En general, el campo de la medicina de precisión es una modalidad que necesita ser mayormente estudiada. Esto se debe a que es una herramienta que aumenta las posibilidades de recuperación del paciente considerando el aspecto y características variables de cada tipo de tumor. Todo esto en conjunto con nuevas tecnologías como la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Profundo dan lugar a nuevos campos de estudio. Dichos campos cuentan con extensas posibilidades valoradas en búsqueda de la mejora en detección y tratamientos cada vez más personalizados para proporcionar una mayor posibilidad de recuperación a los pacientes.

Traducido y adaptado de: Luczynska, E., Piegza, T., Szpor, J., Heinze, S., Popiela, T., Kargol, J. & Rudnicki, W. (2022, 24 septiembre). Contrast-Enhanced Mammography (CEM) Capability to Distinguish Molecular Breast Cancer Subtypes. Biomedicines, 10(10), 2384. https://doi.org/10.3390/biomedicines10102384