¿Es posible identificar el cáncer de mama con una corazonada?

Una investigación revela que los radiólogos son capaces de detectar la lesión en la imagen incluso cuando no aparece un lesión visible anormal.

Una nueva investigación muestra que radiólogos expertos pueden visualmente, en lo que tarda una corazonada, identificar precozmente el cáncer de mama, gracias a su destreza para reconocer las lesiones en las melografías. Es más, son capaces de detectar la lesión en la imagen incluso cuando no aparece un lesión visible anormal.

 

La investigación, realizada por psicólogos de la Universidad de York y sus colegas del Hospital Brigham and Women de Boston, en Estados Unidos, y miembros de la Universidad de Leeds en Reino Unido, ha analizado qué es lo que a estos especialistas discriminar entre unas mamografías y otras, cuando todo en la prueba aparece normal.

 

Existen numerosas pruebas diagnósticas para el tratamiento del cáncer de mama, siendo la mamografía una de las más utilizadas por su elevada seguridad y un bajo riesgo. El estudio apunta a la existencia de una 'señal global' que no depende de marcadores visuales obvios, pero que da a los radiólogos una percepción de que el cáncer está presente.

 

El estudio fue realizado en radiólogos del Hospital Trusts en Yorkshire and Cambria en Reino Unido y de la MD Anderson Cancer Center en Houston, Texas, EE.UU. Los investigadores encontraron que los niveles de densidad de mama o simetría no son esenciales en la formación de una 'señal' predictiva, pero sí existía un 'quid' crucial viendo al detalle la mamografía que le llevaba a identificar la posible tumoración.

 

La caracterización de esta señal es útil, ya que podría permitir algoritmos posibles, basado en el análisis perceptual, para mejorar los sistemas de detección precoz. Tal conocimiento también puede ser incorporado en los protocolos de entrenamiento para los expertos y mejorar la detección del cáncer.

 

"Este estudio demuestra que los radiólogos pueden identificar el cáncer de mama en un vistazo, la detección de anomalías sutiles utilizando la información visual que no se localiza en un marcador específico. Esta 'señal global' utiliza las estadísticas globales de imagen para procesar de forma no selectiva la mamografía en su conjunto, en lugar de la zonificación por un indicador local en particular", explica el doctor Karla Evans, profesor en el departamento de Psicología y autor principal del estudio.

 

"Este 'quid' general es importante, sobre todo en los casos en los que la clasificación puede producir una falsa anomalía", ha añadido.

 

El equipo encontró que los radiólogos podrían discriminaban mejor que el azar los casos de cáncer de mama a partir de tejido normal, incluso cuando las imágenes de tejido anormal del seno no capturaron directamente una lesión cancerosa o cuando se tomaron esas imágenes de la mama 'contralateral' (la mama desde el otro lado del cuerpo) de una mujer con cáncer de mama.

 

"Los radiólogos a menudo tienen corazonadas sobre las imágenes en un primer vistazo. Nuestro trabajo demuestra que esas corazonadas se basan en algo real en la imagen. Mirando hacia el futuro, cualquier campo de la medicina que requiere la detección y diagnóstico de imagen, tales como los dermatólogos y patólogos, pensamos que podría utilizar las señales análogas", concluye.