Las mamograf\u00edas que el Sistema Nacional de Salud ofrece actualmente a las mujeres, seg\u00fan su edad y sus antecedentes familiares, siguen siendo la mejor herramienta para detectar precozmente el c\u00e1ncer de mama. Sin embargo, ya se ensayan m\u00e9todos m\u00e1s precisos, como un modelo estad\u00edstico que predice el riesgo de cada … \n <\/p>\n
\n
<\/p>\n
Las mamograf\u00edas<\/strong> que el Sistema Nacional de Salud ofrece actualmente a las mujeres, seg\u00fan su edad y sus antecedentes familiares, siguen siendo la mejor herramienta para detectar precozmente el c\u00e1ncer de mama<\/strong>. Sin embargo, ya se ensayan m\u00e9todos m\u00e1s precisos, como un modelo estad\u00edstico que predice el riesgo de cada mujer en funci\u00f3n de su estilo de vida, su gen\u00e9tica y sus caracter\u00edsticas mamogr\u00e1ficas.<\/p>\n El proyecto MamoRisk<\/strong> busca confirmar que este nuevo modelo funciona, un paso imprescindible para poder incorporarlo a los programas de cribado poblacional de c\u00e1ncer de mama. \u00abEl uso del modelo de riesgo, tras su validaci\u00f3n con MamoRisk, podr\u00eda mejorar sustancialmente la detecci\u00f3n precoz del c\u00e1ncer de mama\u00bb, se\u00f1ala el equipo del proyecto.<\/p>\n MamoRisk proporciona el equivalente a ‘una calculadora’ en la que se introducen los factores de riesgo de cada mujer y se obtiene una clasificaci\u00f3n de riesgo bajo, intermedio o alto a dos y cinco a\u00f1os vista<\/strong>, explica el equipo investigador. El proyecto est\u00e1 liderado por el Instituto de Investigaci\u00f3n Sanitaria de Santiago de Compostela (IDIS<\/strong>), el Centro Nacional de Investigaciones Oncol\u00f3gicas (CNIO<\/strong>) y el Instituto de Investigaci\u00f3n Sanitaria Galicia Sur (IISGS<\/strong>).<\/p>\n 10.000 mujeres de 14 comunidades aut\u00f3nomas, empezando por Galicia<\/strong><\/p>\n MamoRisk acaba de comenzar en Galicia<\/strong>. En esta primera fase, mujeres diagnosticadas de c\u00e1ncer de mama y mujeres sanas han empezado a recibir invitaciones para participar en el estudio. Adem\u00e1s de Galicia, participan en MamoRisk Madrid, Cantabria, Castilla-La Mancha, Murcia, Extremadura, Asturias, Castilla y Le\u00f3n, Andaluc\u00eda, Arag\u00f3n, Catalu\u00f1a, La Rioja, la Comunidad Valenciana <\/strong>y Canarias<\/strong>.<\/p>\n En total, se invitar\u00e1 a participar a 4.000 mujeres diagnosticadas de c\u00e1ncer de mama y a 6.000 mujeres sanas, seleccionadas de forma aleatoria entre las mujeres seguidas durante al menos seis a\u00f1os en los programas de detecci\u00f3n precoz de las 14 comunidades aut\u00f3nomas. A partir de sus datos cl\u00ednicos y epidemiol\u00f3gicos y de su informaci\u00f3n gen\u00e9tica, obtenida mediante una muestra de saliva, se les aplicar\u00e1 el modelo y se cotejar\u00e1 su predicci\u00f3n con lo ocurrido durante los a\u00f1os de seguimiento.<\/p>\n Si el modelo de predicci\u00f3n de riesgo funciona y empieza a utilizarse en los programas de cribado, las mujeres con mayor probabilidad de desarrollar c\u00e1ncer ser\u00e1n candidatas a recibir un seguimiento mucho m\u00e1s intensivo<\/strong>. El objetivo es detectar antes la enfermedad o, si es posible, aplicar medidas preventivas espec\u00edficas.<\/p>\n Fases del proyecto y colaboraci\u00f3n<\/strong><\/p>\n MamoRisk comienza con la recogida de datos cl\u00ednicos y epidemiol\u00f3gicos y de muestras; contin\u00faa con el an\u00e1lisis gen\u00e9tico y de im\u00e1genes mediante inteligencia artificial (IA), y culmina con la evaluaci\u00f3n de la eficacia del modelo. Desde el IDIS, Manuela Gago<\/strong> coordina la selecci\u00f3n y el reclutamiento de las participantes, as\u00ed como la recogida de los datos cl\u00ednicos. <\/p>\n En el CNIO, Anna Gonz\u00e1lez-Neira<\/strong> y Guillermo Pita<\/strong> realizan el estudio gen\u00e9tico de las participantes y estiman su riesgo gen\u00e9tico de desarrollar c\u00e1ncer de mama. Jos\u00e9 Esteban Castelao<\/strong>, del IISGS, aplica la inteligencia artificial al an\u00e1lisis de las mamograf\u00edas. En el \u00e1mbito internacional, destaca la colaboraci\u00f3n de Antonis Antoniou<\/strong>, catedr\u00e1tico de Predicci\u00f3n del Riesgo de C\u00e1ncer de la Universidad de Cambridge.<\/p>\n El modelo que validar\u00e1 MamoRisk emplea el algoritmo<\/strong> BOADICEA<\/strong> (Breast and Ovarian Analysis of Disease Incidence and Carrier Estimation Algorithm), que combina informaci\u00f3n gen\u00e9tica, familiar, cl\u00ednica y epidemiol\u00f3gica<\/strong> para estimar las probabilidades individuales de desarrollar c\u00e1ncer de mama y de ovario. Es el resultado de d\u00e9cadas de investigaci\u00f3n que han permitido conocer mejor los factores que influyen en el riesgo de desarrollar c\u00e1ncer de mama.<\/p>\n En concreto, se han identificado centenares de variantes gen\u00e9ticas asociadas a un mayor riesgo, entre ellas las localizadas en los genes BRCA1 <\/strong>y BRCA2<\/strong>, que confieren un riesgo elevado; otras de riesgo moderado, y algunas de menor impacto, aunque presentes en un porcentaje amplio de la poblaci\u00f3n. Mantener un estilo de vida saludable, con un bajo consumo de alcohol, actividad f\u00edsica regular y evitando la obesidad posmenop\u00e1usica, tambi\u00e9n es importante, hasta el punto de que se ha asociado con una reducci\u00f3n del 20% del riesgo de c\u00e1ncer de mama.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Las mamograf\u00edas que el Sistema Nacional de Salud ofrece actualmente a las mujeres, seg\u00fan su edad y sus…\n","protected":false},"author":2,"featured_media":672235,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[92],"tags":[9811,1705,5881,3583,1066,10058,3582,1449,56,25,24,1292,46001,165,10100,4917,122247,122245,3431,4044,661,33927,9760,5568,1288,166,23,122246],"class_list":["post-672234","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","category-salud","tag-adaptar","tag-analisis","tag-arranca","tag-autonomas","tag-cancer","tag-clinicos","tag-comunidades","tag-cribado","tag-datos","tag-es","tag-espana","tag-estudio","tag-geneticos","tag-health","tag-individual","tag-mama","tag-mamograficos","tag-mamorisk","tag-modelo","tag-mujeres","tag-objetivo","tag-personalizado","tag-predecir","tag-proyecto","tag-riesgo","tag-salud","tag-spain","tag-validara"],"share_on_mastodon":{"url":"https:\/\/pubeurope.com\/@es\/116966444732946112","error":""},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/672234","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=672234"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/672234\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/672235"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=672234"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=672234"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=672234"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}