La interfaz creada por mexicanos cuenta con 95.4% de efectividad
Avances en la detección de cáncer
Los tratamientos contra distintos tipos de cáncer han avanzado a pasos agigantados y han permitido a miles de personas continuar con vida.
El método no invasivo para detectar cáncer de piel utiliza el procedimiento de imágenes como herramienta. Foto: Shutterstock

Los tratamientos contra distintos tipos de cáncer han avanzado a pasos agigantados y han permitido a miles de personas continuar con vida. Sin embargo, los especialistas coinciden en que la mejor solución para este mal siempre será la detección oportuna. Es con esta premisa que científicos de todo el mundo buscan procedimientos cada vez menos invasivos y más sencillos que permitan un descubrimiento temprano.

En nuestro país, distintas instituciones trabajan para desarrollar métodos eficaces de detección. Tal es el caso del Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada (CICESE), el cual ha creado un método no invasivo para detectar cáncer de piel utilizando el procesamiento de imágenes como herramienta.

La interfaz, programada con base en las imágenes aportadas por dos instituciones médicas mexicanas (el Instituto Nacional de Cancerología y el Centenario Hospital Miguel Hidalgo de Aguascalientes), tiene la capacidad de analizar en un par de segundos la fotografía de la mancha en la piel del paciente y determinar si está relacionada con cáncer.

Cuenta con un alto grado de efectividad, que alcanza el 95.4 por ciento. “Obtenemos la imagen fotográfica, la procesamos y sacamos lo que hemos llamado un índice promedio, que es un valor numérico; si ese valor numérico está dentro del rango que hemos establecido, entonces la mancha puede ser cancerígena y se recomienda acudir con el médico”, explicó Josué Álvarez Borrego a la agencia informativa Conacyt.

Por su parte, Esperanza Guerra Rosas expuso que la metodología fue programada en una interfaz, de tal manera que el funcionamiento fuera muy sencillo para el usuario y con la posibilidad de instalarse en cualquier equipo de cómputo sin requerir especificaciones especiales.

Destacó que una vez que la interfaz lee la imagen, esta se separa en los canales RGB y en escala de grises, para después obtener la segmentación de la lesión que se está analizando, lo que contiene la información.

“Una vez que se segmenta la imagen, se toma en un color o canal y la multiplicamos por una máscara binaria para obtener esta información en dicho canal, luego dividimos esa imagen en 25 subimágenes. Posteriormente aplicamos diversos filtros para obtener las subimágenes en el dominio de las frecuencias”, comentó la estudiante de doctorado.

Los resultados publicados en la revista Biomedical Optics Express, fueron dados a conocer el 9 de septiembre del 2015.

Hoy está en proceso de patente ante el Instituto Mexicano de la Propiedad Industrial y se firmará un convenio de colaboración con la Secretaría de Salud del estado de Baja California para ponerla a prueba en hospitales “este ejercicio se hará aproximadamente durante un año, con permiso de los pacientes”, explicó Álvarez Borrego.

Informó que posterior a este procedimiento, buscarán el contacto con diferentes dermatólogos del país para recibir muestras de manchas que representen diferentes enfermedades de la piel y de esa forma ampliar la metodología.

Otro sistema para identificar cáncer cervicouterino

En el Centro de Investigación en Inteligencia Artificial (CIIA) de la Universidad Veracruzana también se desarrollan líneas de investigación orientadas a facilitar diagnósticos médicos, como es el caso del cáncer cervicouterino.

Con este enfoque, el doctor Héctor Gabriel Acosta Mesa diseñó un sistema que auxilia en el diagnóstico de lesiones cancerígenas, mediante el uso de la colposcopía.

El sistema se vale de la información visual aportada por una serie de imágenes, de las cuales se extraen patrones que permiten el aprendizaje automático de la máquina. El aprendizaje automático, como lo denomina el experto, es información ingresada al sistema y que es aportada por los especialistas en colposcopía que, a través de un modelo matemático, aprende las relaciones entre las distintas características de la imagen y de esta forma facilita el diagnóstico basado en factores cuantitativos.

En la primera fase se trabajó con 200 pacientes para entrenar el sistema, “fundamentalmente se analizan texturas en tejidos, otro factor es el color, importante para ciertas decisiones, como características sugestivas de cáncer, y más en un esquema como la temperatura. También se evalúa la profundidad para concluir si hay inflamación, y las relaciones espaciales, que son características para generalizar en una regla. La idea es que automáticamente el análisis de la imagen mediante estas características realice un diagnóstico.

“El software sugiere, mediante el estudio de la secuencia de imágenes, un diagnóstico en aproximadamente cinco minutos”, explicó el especialista.

El objetivo es estandarizar el proceso mediante la colposcopía y ayudar en el diagnóstico mediante la máquina de evaluación en términos matemáticos.

“No se busca sustituir sino apoyar. Por ejemplo, si en una clínica rural no cuentan con un experto en colposcopía, este sistema podría brindar un primer diagnóstico para referir a las personas a especialistas”, agregó el experto.

Así, a un aparato ya existente sólo se le agregarían características para mejorar su predicción, demás, se considera agregar datos clínicos de la paciente, como si es fumadora, tiene hijos, edad, etcétera. (Con información de Agencia Informativa Conacyt)

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