La mamografía continúa siendo la principal herramienta para detectar de forma temprana el cáncer de mama y reducir su impacto. Sin embargo, la investigación científica avanza hacia estrategias más personalizadas que permitan identificar con mayor exactitud qué mujeres tienen un riesgo más elevado de desarrollar la enfermedad y, en consecuencia, ofrecer un seguimiento adaptado a cada caso.
Con ese objetivo nació MamoRisk, un proyecto de investigación impulsado por instituciones españolas que busca validar un modelo estadístico capaz de estimar el riesgo individual de padecer cáncer de mama. La propuesta integra información genética, antecedentes familiares, datos clínicos, factores epidemiológicos y características observadas en las mamografías para realizar una evaluación mucho más completa que la utilizada actualmente.
El sistema funciona como una especie de "calculadora de riesgo". A partir de la información de cada mujer, clasifica la probabilidad de desarrollar cáncer de mama en categorías de riesgo bajo, intermedio o alto, tanto a dos como a cinco años. Si los resultados de la investigación son positivos, esta herramienta podría incorporarse en el futuro a los programas de detección precoz.
Para comprobar su eficacia, el estudio incluirá a 10.000 mujeres de 14 comunidades autónomas de España. De ellas, 4.000 ya fueron diagnosticadas con cáncer de mama y otras 6.000 son mujeres sanas seleccionadas de manera aleatoria entre quienes llevan al menos seis años participando en programas de cribado. Los investigadores compararán las predicciones del modelo con la evolución real de cada participante para determinar su capacidad de anticipar la enfermedad.
La investigación recopilará datos clínicos y epidemiológicos, además de muestras de saliva para realizar estudios genéticos. Posteriormente, las mamografías serán analizadas mediante inteligencia artificial, una tecnología que podría aportar información adicional sobre patrones que no siempre son visibles durante la evaluación convencional.
Uno de los pilares del modelo es el algoritmo BOADICEA, que combina múltiples factores para calcular el riesgo individual de desarrollar cáncer de mama y de ovario. Entre ellos se incluyen variantes genéticas de alto riesgo, como las asociadas a los genes BRCA1 y BRCA2, además de otras alteraciones genéticas de menor impacto que, por su frecuencia en la población, también pueden influir en la aparición de la enfermedad.
Los especialistas recuerdan, además, que la genética no es el único elemento que determina el riesgo. Diversos estudios muestran que mantener un estilo de vida saludable, con actividad física regular, un consumo reducido de alcohol y la prevención de la obesidad después de la menopausia, puede disminuir aproximadamente un 20% la probabilidad de desarrollar cáncer de mama.
Si el modelo demuestra ser eficaz, podría marcar un cambio importante en los programas de detección precoz. En lugar de ofrecer el mismo seguimiento para todas las mujeres, sería posible adaptar los controles según el riesgo individual, intensificando la vigilancia en quienes más lo necesiten e incluso implementando medidas preventivas específicas antes de que aparezca la enfermedad.
Fuente: SINC.