La combinación de IA y resonancia magnética ofrecen un diagnóstico más preciso y un tratamiento más personalizado

La combinación de inteligencia artificial (IA) y resonancia magnética (RM) ofrece un enfoque integral para la detección temprana y evaluación del cáncer de mama subtipo luminal, que puede traducirse en un diagnóstico más preciso y en un tratamiento más específico y personalizado, reduciendo la necesidad de procedimientos invasivos innecesarios y mejorando la calidad de vida de las pacientes, como apuntan las autoras y especialistas en mama de la Sociedad Española de Radiología Médica (SERAM) en su artículo de la revista Radiología .

«El cáncer de mama en España es el cáncer más frecuente (se calcula que una de cada ocho mujeres lo padecerán en algún momento de su vida), y dentro de este, el subtipo luminal representa el grupo mayoritario (65%). Se estima que en 2023 aproximadamente 35.000 mujeres fueron diagnosticadas de cáncer de mama», comentan las doctoras.

La RM desempeña un papel fundamental en el diagnóstico y estadificación del cáncer de mama, ya que proporciona imágenes de alta resolución que permiten evaluar la extensión del tumor e identificar lesiones adicionales, siendo especialmente útil en casos de mujeres con mamas densas (mayor cantidad de tejido fibroglandular con menor tejido graso).

El test ODXRS es una herramienta valiosa en la toma de decisiones terapéuticas. Evalúa la expresión génica del tumor para calcular una puntuación de recurrencia, proporcionando información sobre el riesgo de recidiva del cáncer de mama en 10 años y ayuda a determinar la necesidad de tratamientos adicionales, como la quimioterapia.

«La IA puede intervenir en varias etapas y su integración supone un avance significativo en la detección temprana y el tratamiento personalizado», puntualizan las doctoras Aranaz Murillo y García Barrado, autoras del artículo de la revista Radiología y especialistas de mama de la SERAM.

En la detección, algoritmos de IA analizan imágenes mamográficas y de resonancia magnética con una «teórica» mayor precisión, identificando patrones sospechosos que podrían pasar desapercibidos en evaluaciones convencionales. Estos modelos de IA también pueden ayudar en la interpretación de resultados genómicos, proporcionando información adicional sobre la agresividad del tumor y posibles respuestas a tratamientos específicos.

Respecto al tratamiento, la IA puede ayudar en la toma de decisiones clínicas. Por ejemplo, al integrar datos clínicos, genómicos e imágenes radiológicas, los modelos de IA pueden predecir la respuesta individualizada a terapias específicas, y permitir establecer una estrategia de tratamiento personalizada y adaptada a las características de cada paciente.

Sin embargo, las doctoras Aranaz Murillo y García Barrado señalan que «a pesar de que usan la IA en su día a día, algunos aspectos están todavía en fase de investigación y actualmente no tienen aplicabilidad clínica real a pesar de sus buenos resultados teóricos». «Por ello, es fundamental seguir evaluando e investigando estos algoritmos para garantizar su precisión, integración en la práctica clínica y avanzar en nuevos horizontes. En definitiva, la IA abre un mundo de posibilidades todavía por descubrir», añaden.

Sin duda, la incorporación de tecnologías avanzadas, como la IA y las pruebas genómicas, pone de manifiesto la búsqueda de una individualización del conocimiento del cáncer de mama. La detección temprana y la medicina personalizada son claves para mejorar el pronóstico y la calidad de vida, subrayando la importancia de la investigación continua y la innovación en la atención oncológica, de la que forma parte el radiólogo.

El radiólogo desempeña un rol esencial por ser la puerta de entrada al proceso y colabora en los subprocesos diagnósticos y de tratamiento del cáncer de mama, con un carácter multi e interdisciplinar, en la medida que se trabaja en colaboración con otros profesionales para ofrecer una atención centrada en la paciente.

«Además, más allá de su destreza técnica, el radiólogo presenta un papel fundamental en la comunicación con los pacientes y su entorno. Debe estar formado en herramientas o habilidades comunicativas, para proporcionar un lenguaje claro, sencillo, con explicaciones comprensibles y con un apoyo emocional integral», especifican las doctoras Cruz Ciria y García Mur.