Cinvestav desarrolla software para detectar cáncer de mama

Podría evitar intervenciones quirúrgicas y ayudar a los radiólogos a diagnosticar con mayor precisión este padecimiento. Una base de datos con cientos de imágenes de pacientes cáncer de mama podría evitar intervenciones quirúrgicas y ayudar a los radiólogos a diagnosticar con mayor precisión cuando una formación “sospechosa” en el seno de una mujer es atribuible a este padecimiento. Se trata de una herramienta de software que desarrollan científicos tamaulipecos del Centro de Investigación y de Estudios Avanzados del Instituto Politécnico Nacional (Cinvestav): cuando a través de un ultrasonido se detecta una lesión sospechosa de ser cáncer (un tumor que no se sabe si es maligno o benigno, por ejemplo), la imagen obtenida se escanea con este software que inmediatamente la compara con otros estudios de pacientes enfermas. Lo que hacen actualmente los especialistas y oncólogos es una biopsia, procedimiento que consiste en extraer el tejido sospechoso mediante cirugía para después mandarlo analizar y comprobar si en efecto es un tumor cancerígeno o no. El software desarrollado por científicos mexicanos encabezados por el doctor en Inteligencia Informática, Wilfrido Gómez Flores, interpreta las imágenes de la lesión de acuerdo con su forma y textura, información que traduce a fórmulas numéricas, obtenidas a partir de la comparación con casos previos. Actualmente, en la imagen del ultrasonido, el radiólogo debe segmentar la imagen del tumor y después “delinearla” con una aplicación que le permite dibujar su contorno; el software que desarrolla el Cinvestav lo haría de manera más precisa y en menos tiempo.   “Ya que está la imagen segmentada se calculan los parámetros o atributos numéricos que identifiquen o caractericen si esa lesión es irregular, lo que nos hablaría de la presencia de un carcinoma o si su textura es heterogénea, lo que indica que no hay evidencia de cáncer”, señala la institución en un comunicado de prensa. Estas “fórmulas” permiten hacer un diagnóstico en segundos que sea hasta 90% más certero.