Rocío Ángeles García Becerra es Bióloga, Maestra y Doctora en Ciencias Biológicas por la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM). Actualmente, es Investigadora en el Instituto de Investigaciones Biomédicas (IIB) de la UNAM, donde lidera proyectos de investigación enfocados en el restablecimiento de terapias contra el cáncer de mama mediante el uso de compuestos naturales y moduladores epigenéticos. Es miembro del Sistema Nacional de Investigadores, tutora de Maestría y Doctorado en Ciencias Biológicas, Bioquímicas y Biomédicas de la UNAM, y forma parte del Programa de Cáncer de Mama del IIB. Su trabajo es apoyado por PAPIIT y SECTEI.
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La inteligencia artificial (IA) ha emergido como una herramienta prometedora en el ámbito médico. En particular, su aplicación en el diagnóstico y tratamiento del cáncer de mama ha despertado gran interés en la comunidad científica. Aunque aún se encuentra en fase de investigación y validación clínica, los resultados preliminares son alentadores.
La IA para mejorar la detección
El diagnóstico del cáncer de mama se basa principalmente en mamografías, resonancias magnéticas y ecografías. Sin embargo, estas técnicas presentan limitaciones, como falsos positivos o dificultad para detectar tumores en etapas tempranas, especialmente en mujeres con mamas densas.
En este contexto, la IA se perfila como una herramienta complementaria. Diversos estudios están evaluando su capacidad para analizar grandes volúmenes de imágenes médicas y detectar microcalcificaciones o masas que podrían pasar desapercibidas al ojo humano. Investigaciones iniciales sugieren que ciertos algoritmos alcanzan niveles de sensibilidad comparable o incluso superior a los de radiólogos experimentados, con una posible reducción en los falsos positivos.
Más allá del diagnóstico
El potencial de la IA también se está explorando en otras áreas del abordaje clínico. En el análisis de imágenes por resonancia magnética, una técnica compleja y demandante, se investiga si puede facilitar la identificación de anomalías y reducir los tiempos de interpretación, lo que contribuiría a un diagnóstico más ágil y oportuno.
Asimismo, algunos sistemas están siendo diseñados para estimar el riesgo individual de desarrollar cáncer de mama, hasta con cinco años de anticipación, mediante el análisis de patrones sutiles que no son perceptibles para los médicos.
Hacia una medicina personalizada
También se están desarrollando modelos que analizan grandes cantidades de datos (genéticos, moleculares, historial médico del paciente, etc.) para predecir la respuesta a distintos tratamientos. Esta línea de investigación busca avanzar hacia terapias más personalizadas y eficaces, especialmente en subtipos complejos como el cáncer de mama triple negativo. Sin embargo, estos enfoques requieren aún validaciones adicionales antes de su incorporación a la práctica clínica.
Aplicaciones quirúrgicas y de seguimiento
Se exploran también aplicaciones de la IA en el entorno quirúrgico, como el apoyo en la identificación precisa de márgenes tumorales, y en el seguimiento posterior al tratamiento, mediante el análisis de imágenes y biomarcadores. En este sentido, la radiómica, que permite extraer datos cuantitativos de las imágenes médicas, podría integrarse con IA para mejorar la caracterización de los tumores.
Desafíos actuales
La implementación de la IA en oncología enfrenta diversos retos: la variabilidad en la calidad de los datos, la necesidad de marcos regulatorios sólidos, la validación clínica rigurosa y la capacitación del personal médico. Estos aspectos son esenciales para garantizar su uso seguro y efectivo.
En resumen, la IA representa una de las áreas más innovadoras en la investigación oncológica actual. Aunque aún no se ha integrado plenamente en la práctica clínica, los avances en curso abren un horizonte estimulante, donde la detección del cáncer de mama sea más temprana y precisa, los tratamientos más eficaces y adaptados a cada paciente, y las decisiones médicas estén respaldadas por herramientas más poderosas. Con una validación adecuada y una integración cuidadosa al quehacer clínico, la IA tiene el potencial de transformar significativamente el abordaje del cáncer de mama y mejorar la vida de miles de mujeres en el futuro cercano.