Avances recientes en diagnóstico de enfermedades mamarias

Autore: Dra. Cristina Gómez Segu
Pubblicato:
Editor: Leo Santos

Los avances en el diagnóstico de enfermedades mamarias han experimentado un desarrollo significativo en los últimos años. Estas mejoras son cruciales para detectar condiciones como el cáncer de mama en sus etapas iniciales, lo que a su vez aumenta las posibilidades de un tratamiento exitoso.

 

En este contexto, se han introducido innovaciones en las técnicas de imagen, el análisis genético y el uso de inteligencia artificial. A lo largo de este artículo, exploraremos estos avances y su impacto en la salud mamaria.

 

Técnicas de imagen para la detección temprana

En la actualidad, los especialistas en Ginecología emplean diversas técnicas de imagen utilizadas para el diagnóstico y la detección temprana de enfermedades mamarias. Estas incluyen:

  • Mamografía digital: Esta técnica es ampliamente utilizada para el cribado de enfermedades mamarias. Sin embargo, su eficacia puede ser limitada en mamas densas y su especificidad es relativamente baja.
  • Tomosíntesis digital (3D): Esta es una técnica tridimensional que ofrece imágenes seccionales de la mama, lo que reduce los efectos de la superposición de tejidos y mejora la detección de cánceres ocultos, especialmente en mamas densas.
  • Ecografía: La ecografía se utiliza para evaluar las mamas y es especialmente útil para caracterizar lesiones mamarias.
  • Resonancia magnética (RM) de la mama: La RM de la mama es una técnica esencial en el diagnóstico, con una alta sensibilidad para detectar tumores, especialmente el carcinoma ductal in situ (CDIS). Se utiliza en diversas situaciones, como en pacientes con implantes mamarios, para estadificación preoperatoria y para el seguimiento de tratamientos.

 

Los avances en el diagnóstico de enfermedades mamarias han
experimentado un desarrollo significativo en los últimos años.

 

Genética y biomarcadores en el riesgo de cáncer de mama

Los biomarcadores son genes, proteínas o marcadores biológicos únicos en cada paciente que brindan información sobre el tipo de tumor y orientan el tratamiento. Algunos biomarcadores también ayudan en el seguimiento y detección de recidivas.

 

Las pruebas genéticas identifican mutaciones genéticas que pueden aumentar el riesgo de cáncer de mama. Aproximadamente del 5% al 10% de los casos de cáncer de mama tienen un componente hereditario, y este porcentaje puede ser aún mayor en mujeres menores de 35 años.

 

Las mutaciones en los genes BRCA1 y BRCA2 son responsables del 50% de los casos de cáncer de mama hereditario. Estas mutaciones aumentan significativamente el riesgo de cáncer de mama y, en el caso de BRCA1, también el riesgo de cáncer de ovario. Las pruebas genéticas pueden ayudar a identificar estas mutaciones y guiar la toma de decisiones en la prevención y el tratamiento.

 

Inteligencia artificial y mamografías

La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático están revolucionando el campo de la detección temprana del cáncer de mama. La mamografía, que es una herramienta esencial para el cribado, se beneficia de la IA para mejorar la precisión diagnóstica.

 

Actualmente, las mamografías se revisan por dos radiólogos de forma independiente. Si sus evaluaciones no coinciden, se resuelven las discrepancias o se toma una acción más invasiva. La lectura de doble revisión permite detectar más tumores.

 

Estudios muestran que la IA puede aumentar en un 20% la detección de tumores en comparación con la metodología tradicional. Además, reduce la carga de trabajo de los radiólogos y ayuda a clasificar a las pacientes en grupos de riesgo, permitiendo una atención más personalizada.

 

En resumen, los avances en técnicas de imagen y la incorporación de la IA están mejorando significativamente la detección temprana del cáncer de mama, lo que tiene un impacto positivo en la salud de las mujeres.

 

*Tradotto con Google Translator. Preghiamo ci scusi per ogni imperfezione

Dra. Cristina Gómez Segu
Ginecologia e Ostetricia

*Tradotto con Google Translator. Preghiamo ci scusi per ogni imperfezione

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