Las ecografías siempre han estado asociadas al terreno de la Ginecología, puesto que son la principal herramienta que se utiliza para controlar el estado de un bebé en el vientre de su madre. Sin embargo, también sirven para analizar tejidos y nódulos bajo sospecha de ser cancerosos, y eso es precisamente en lo que han querido profundizar un grupo de investigadores de la Clínica Mayo, en Estados Unidos.
Son, en concreto, la doctora en medicina Azra Alizad y el doctor en ingeniería biomédica Mostafa Fatemi, quienes se han asociado para desarrollar un software de ecografía de alta resolución compatible con muchos ecógrafos y que se apoya en la Inteligencia Artificial. A dicho software lo han llamado imagen cuantitativa de microvasos de alta definición (q-HDMI), y han demostrado que es capaz de detectar extractos de cáncer de mama de apenas 3 milímetros de ancho.
Y es que los tumores no están formados únicamente por células cancerosas, sino también por una matriz de pequeños vasos sanguíneos, también conocidos como microvasos. Estos no pueden verse con ecógrafos convencionales, pero sí a través de q-HDMI, que capta imágenes 2D y 3D de alta resolución de microvasos de hasta 150 micras (0,15 milímetros) de tamaño, el equivalente al doble de la anchura del cabello humano.
"Si podemos visualizar y captar el microvaso en las fases más tempranas del cáncer, podemos diagnosticarlo y tratarlo mejor antes"
"Si podemos visualizar y captar el microvaso en las fases más tempranas del cáncer, podemos diagnosticarlo y tratarlo mejor antes, lo que mejora el resultado para el paciente", afirma la doctora Alizad. "Es una herramienta para extraer información de forma que pueda ser útil para los clínicos", añade su homólogo, el doctor Fatemi.
Los investigadores descubrieron una serie de biomarcadores característicos de estos microvasos: La forma, el patrón, la irregularidad, la complejidad… y los integraron en un algoritmo capaz de clasificar los datos de las imágenes en elementos benignos o malignos. Después, al aplicar su programa informático y el algoritmo para analizar extractos de masas mamarias sospechosas de 521 pacientes que ya se habían sometido a ecografía convencional, “los resultados fueron asombrosos”.
TAMBIÉN PARA EL CANCER DE TIROIDES
De hecho, destaca el estudio, la tasa de precisión de extractos malignos frente a benignos fue de casi el 100%, “independientemente del tamaño del tumor”. Fatemi y Alizad también analizaron los nódulos tiroideos de otros 92 pacientes, un tipo de cáncer cuya prevalencia ha aumentado mucho en los últimos años y sobre el que es complicado diferenciar entre nódulos cancerosos y no cancerosos mediante el diagnóstico por imagen.
Al igual que con los extractos malignos sospechosos de cáncer de mama, los investigadores también identificaron 12 biomarcadores capaces de diferenciar los tejidos tiroideos benignos de los malignos. En este caso, la tasa de precisión fue del 84%, muy superior, no obstante, a la obtenida por las ecografías convencionales, razón por la cual los médicos suelen optar por realizar biopsias de tiroides.
"Con las imágenes ecográficas convencionales, los médicos pueden diagnosticar si un nódulo tiroideo es benigno o maligno con sólo un 35-75% de precisión"
"Con las imágenes ecográficas convencionales, los médicos pueden diagnosticar si un nódulo tiroideo es benigno o maligno con sólo un 35-75% de precisión", señala el Dr. Alizad. "Si es cáncer, está claro que lo primero que queremos es saberlo. Pero si podemos determinar si un nódulo tiroideo es benigno sin ni siquiera tener que hacer una biopsia, es aún mejor, ya que evita al paciente las cargas financieras y físicas asociadas con una biopsia que al final puede resultar innecesaria”, añade.
Los compañeros de la Clínica Mayo están ya en contacto con oncólogos para que puedan utilizar su herramienta para controlar mejor la eficacia de los tratamientos oncológicos y ayudarles a ajustar las terapias a cada paciente. Otro de los aspectos más relevantes de q-HDMI es que es una herramienta especialmente útil en zonas del mundo con recursos limitados, como los países en desarrollo.