El Servicio de Radiodiagnóstico del Hospital Universitario de Toledo formará parte del proyecto nacional MamoRisk, una investigación dotada con 1,2 millones de euros que busca validar un modelo capaz de calcular el riesgo individual de desarrollar cáncer de mama combinando inteligencia artificial, mamografías, factores genéticos y hábitos de vida.
Castilla-La Mancha participará en el proyecto de investigación MamoRisk, una iniciativa de ámbito nacional que pretende validar un nuevo modelo estadístico para predecir el riesgo individual de desarrollar cáncer de mama mediante la combinación de información genética, factores de riesgo, características mamográficas e inteligencia artificial.
La comunidad autónoma estará representada a través del Servicio de Radiodiagnóstico del Hospital Universitario de Toledo, cuya jefa de servicio, la doctora Cristina Romero Castellano, coordinará el proyecto en Castilla-La Mancha.
Romero ha destacado que "la prevención es el pilar para la medicina del futuro", subrayando que personalizar el riesgo de una enfermedad con una incidencia tan elevada como el cáncer de mama abre nuevas posibilidades para mejorar su prevención y tratamiento, en línea con los objetivos del Plan Salud H3.0 del Gobierno regional.
El proyecto MamoRisk permitirá desarrollar una herramienta que funciona como una "calculadora" capaz de clasificar a cada mujer en niveles de riesgo bajo, intermedio o alto de desarrollar cáncer de mama en un horizonte de dos y cinco años.
Para ello, el sistema combinará la lectura radiológica de las mamografías con herramientas de inteligencia artificial, además de incorporar información sobre antecedentes familiares, factores genéticos, características mamográficas y hábitos de vida.
El objetivo es comprobar la fiabilidad de este modelo predictivo antes de incorporarlo a los programas públicos de cribado del cáncer de mama.
El estudio contará con la participación de 10.000 mujeres procedentes de 14 comunidades autónomas, entre ellas Castilla-La Mancha.
En concreto, se invitará a participar a 4.000 mujeres diagnosticadas de cáncer de mama y 6.000 mujeres sanas, seleccionadas aleatoriamente entre aquellas que hayan participado durante al menos seis años en los programas de detección precoz.
Las participantes facilitarán información clínica y epidemiológica, además de una muestra de saliva para realizar el análisis genético. Posteriormente, los investigadores compararán las predicciones del modelo con la evolución real de cada caso para validar su eficacia.
El proyecto está liderado por el Instituto de Investigación Sanitaria de Santiago (IDIS), en colaboración con el Instituto de Investigación Sanitaria Galicia Sur y el Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas (CNIO), y cuenta con una financiación de 1,2 millones de euros procedentes del programa NextGenerationEU, a través de la convocatoria de Medicina Personalizada de Precisión del Instituto de Salud Carlos III.
La investigación comenzará en Galicia y posteriormente se extenderá al resto de comunidades participantes: Madrid, Cantabria, Castilla-La Mancha, Murcia, Extremadura, Asturias, Castilla y León, Andalucía, Aragón, Cataluña, La Rioja, Comunidad Valenciana y Canarias.
Los responsables del proyecto confían en que, si el modelo demuestra su eficacia, pueda incorporarse en el futuro a los programas de cribado poblacional, permitiendo adaptar el seguimiento a las necesidades de cada mujer.
De esta forma, aquellas con un mayor riesgo podrían recibir controles más frecuentes y medidas preventivas específicas, con el objetivo de favorecer un diagnóstico más precoz e incluso reducir la aparición de la enfermedad.
El modelo se basa en el algoritmo BOADICEA, desarrollado tras décadas de investigación internacional y capaz de integrar información genética, antecedentes familiares, datos clínicos y epidemiológicos para estimar el riesgo individual de cáncer de mama y ovario. Además, tendrá en cuenta factores relacionados con el estilo de vida, como la actividad física, el consumo de alcohol o la obesidad tras la menopausia, variables que también influyen en el riesgo de desarrollar esta enfermedad.