Fátima Del Reino
La densidad mamaria es un factor de riesgo conocido e independiente para desarrollar cáncer de mama ya que puede enmascarar lesiones y dificultar su detección precoz. Además, este factor disminuye la sensibilidad de la mamografía pudiendo afectar hasta un 30-50% en mujeres con mamas extremadamente densas. Esto también supone un aumento de los carcinomas de intervalo y por lo tanto se diagnostican tumores de mayor tamaño con ganglios positivos.
En la actualidad, la densidad mamaria afecta al 40% de las mujeres incluidas en el cribado. Así lo han puesto de manifiesto diferentes expertos durante el Simposio de Medicina de Precisión: Una nueva era en el cribado del cáncer de mama organizado por Siemens Healthineers en el 6º Congreso Español de la Mama (CEMA).
“Los radiólogos que somos expertos en radiografías, no somos capaces de tener un único criterio”
Durante el encuentro, los profesionales destacaron la necesidad de tener sistemas automatizados para medir y cuantificar la densidad mamaria de forma objetiva. El Dr. Miguel Chiva, jefe de Servicio de Radiología de Mama en el Hospital Universitario Ramón y Cajal de Madrid, explicó la dificultad que hay entre los expertos en radiografías en tener un criterio unificado. “Los radiólogos que somos expertos en radiografías, no somos capaces de tener un único criterio. Existe limitaciones por la variabilidad intra-observador (1 de cada 5) e inter-observador (1 de cada 3), lo que dificulta incluirlo en los modelos de riesgo porque se cambia de mama densa a no densa y viceversa. Por lo tanto, se necesitan métodos automáticos cuantitativos, más objetivos y fiables”.
Tras el diagnóstico de mama densa y sabiendo que es necesario cuantificar con sistemas de inteligencia artificial (IA), según el Dr. Miguel Chiva se debe decidir que se hace en el cribado poblacional en mujeres que tienen mama densa. “Existen varias opciones, pero las opciones ideales no están al alcance de los programas actuales. Necesitaríamos más presupuesto”.
“Se necesitan métodos automáticos cuantitativos, más objetivos y fiables”
En este contexto, Marina Pollan, ex directora del Centro Nacional de Epidemiología del ISCIII, añadió que “Europa gasta el 97% de recursos en sanidad en tratar a los pacientes y solo un 3% en prevenir. Debemos tener en cuenta que cada vez tenemos una sociedad más envejecida y España es un país que tiene una gran esperanza de vida. La prevención no es que sea un lujo, es una necesidad. La prevención también se ha unido a la medicina de precisión y queremos ser capaces de ayudar y colaborar con los genetistas con datos profesionales para ser capaces de identificar que personas tienen más riesgo”.
A pesar de la sensibilidad reducida de la mamografía en mujeres con mama densa, no existe un reemplazo para la mamografía como herramienta de detención precoz. Esta prueba de diagnóstico se recomienda para todas las mujeres en edad de cribado, independientemente de la densidad mamaria y del riesgo de cáncer de mama. Pero, según el jefe de Servicio de Radiología de mama en Hospital Ramón y Cajal “realizar solo una mamografía a mujeres con mama densa no es suficiente. Es necesario añadir otras pruebas (ecografía, tomosínteis, resonancia magnética, mamografía con contraste) con el fin de aumentar los beneficios del cribado, sin aumentar sus efectos adversos”.
“Europa gasta el 97% de recursos en sanidad en tratar a los pacientes y solo un 3% en prevenir”
Además, quiso añadir que “las sociedades europeas de cáncer de mama abogan por hacer resonancia magnética, pero la realidad es que no es posible hacer resonancias magnéticas para toda la población de forma continua. Se pueden hacer cada cuatro años, pero ahí se pierden los cánceres de intervalo. Ese es el principal problema económico que repercute directamente sobre la salud”.
La importancia de aplicar la IA parece como una solución de futuro ante la falta de radiólogos en cribado. “Hay que añadir la inteligencia artificial en el cribado porque no hay radiólogos, y cada vez va a haber menos, que se quieran dedicar solo al cribado. Podríamos decir que la tecnología está ayudando en este campo. Falta una implementación homogénea para tener todos estos datos disponibles y compartirlos. Tenemos los medios y la técnica. Ahora hay que ubicarlo bien y aplicarlo cuando sea necesario”, concluyó el Dr. Chiva.
