Un grupo de investigadores y médicos españoles ha demostrado que es posible identificar la agresividad de los tumores de mama a través de imágenes de resonancia magnética, eliminando en ocasiones la utilización de técnicas invasivas, sobre todo en los casos de seguimiento.
El trabajo, que lleva 10 años de desarrollo y que desde 2021 se ha convertido en un proyecto empresarial –Kenko Imalytics, una spin-off de la Universidad Politécnica de Valencia—, propone un nuevo enfoque de análisis de imagen que traduce los datos radiológicos en biomarcadores capaces de reflejar el comportamiento biológico del tumor, según una nota de prensa remita a Fuentes Informadas.
Se trata de una plataforma SaaS (Software as a Service) que permite detectar y localizar las zonas del tejido mamario que presentan comportamientos fisiológicos ligados al cáncer, permitiendo así un diagnóstico temprano del mismo.
El modelo ha sido presentado por la doctora Julia Camps, directora médica de la compañía, en el VII Congreso Español de la Mama. En su ponencia, Camps ha mostrado cómo la plataforma desarrollada permite que la resonancia magnética proporcione información anatómica, pronóstica y funcional. Gracias al análisis estadístico multivariante de las imágenes de las secuencias, los investigadores han conseguido relacionar patrones de captación de contraste con distintos grados de agresividad tumoral, abriendo la puerta a un diagnóstico más preciso y a una mejor selección de tratamientos.
Durante su intervención, la radióloga explicó que los biomarcadores de imagen “representan el punto de unión entre la radiología y la biología. Nos permiten observar procesos como la angiogénesis o la densidad celular sin necesidad de tocar al paciente, de forma repetible y objetiva”.
Este enfoque convierte la resonancia magnética en una fuente de información cuantificable y reproducible, capaz de aportar valor pronóstico junto a la evaluación morfológica clásica.
Una parte fundamental de esta innovación es la secuencia Ultrafast, que aprovecha una ráfaga de imágenes obtenidas pocos segundos después de la inyección del contraste. Esta técnica permite analizar la velocidad de captación del agente en los tejidos durante los instantes iniciales, aspecto clave para distinguir con claridad el comportamiento vascular del tumor frente al del tejido mamario normal.
En palabras de la doctora Camps, “los tumores captan el contraste antes que las lesiones benignas o el tejido sano; observar este fenómeno en tiempo real nos ayuda a reducir falsos positivos y a detectar lesiones que pasarían inadvertidas”. Ello contribuye a una mayor seguridad y confianza para los radiólogos a la hora de emitir sus opiniones y redactar sus informes.
El modelo identifica tres tipos principales de biomarcadores: perfusión rápida, asociada a tumores de crecimiento agresivo como los triple negativos o HER2 positivos; perfusión lenta, más común en tumores luminales; y captación glandular de fondo, propia de tejido benigno o normal. Esta clasificación no sustituye el estudio anatomopatológico, pero ofrece información que puede orientar la biopsia y la planificación terapéutica.
Además del análisis de la perfusión, el equipo trabaja con biomarcadores derivados de la difusión, una técnica que mide el movimiento de las moléculas de agua entre las células y refleja la densidad celular del tejido. Esta información complementaria permite evaluar la respuesta al tratamiento y abre la posibilidad de realizar estudios de cribado mediante resonancia sin contraste en poblaciones de riesgo.
Los primeros resultados, obtenidos tras analizar más de 700 resonancias, muestran una notable capacidad del modelo para diferenciar entre lesiones malignas y benignas, incluso en estudios con movimiento o limitaciones técnicas. Las pruebas realizadas en el Hospital Universitario de Vinalopó (Alicante) y en el Hospital Universitario de Torrejón (Madrid) han permitido validar el funcionamiento del sistema en un entorno clínico real.
Según explicó la doctora Camps, la combinación de biomarcadores de perfusión y difusión “nos permite pasar de una radiología descriptiva a una radiología predictiva, en la que la imagen no sólo muestra el tumor, sino que nos habla de su comportamiento biológico”. Una visión que ayuda a caracterizar de forma temprana el tumor y, con ello, adaptar los tratamientos al perfil de cada paciente.
El equipo de Kenko Imalytics trabaja actualmente en la validación multicéntrica de sus biomarcadores dentro de un proyecto europeo en el que participan varios hospitales. Por otra parte, ha iniciado los trámites para conseguir la certificación CE y poder poner en el mercado su plataforma Kenko BreastAI+, capaz de encontrar la localización del tumor y distinguir sus zonas de agresividad, a la vez que reduce el tiempo de análisis de cada secuencia por parte de los radiólogos.
Esta solución aporta información útil para la identificación del subtipo tumoral, habiendo alcanzado una sensibilidad del 99% y una especificad del 98% en un estudio preliminar. Unos datos que se están validando en un nuevo estudio prospectivo.