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Nuevo método permite detectar de forma temprana el cáncer de mama


Científicos de la Universidad Veracruzana realizaron un proceso o cual ayudaría a un resultado certero
Crédito: Especial, ,

Notimex

Editor
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13 de Abril 2017
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Científicos de la Universidad Veracruzana (UV) realizaron un proceso que analiza imágenes de Western blot, a fin de detectar atributos propios de pacientes con cáncer de mama, lo cual ayudaría a un resultado certero en menor tiempo.

El Western blot es una técnica empleada en biología molecular para identificar proteínas específicas en una mezcla compleja de estas. El proyecto de la UV incluye el uso de algoritmos de visión por computadora para la clasificación de bandas de dichas proteínas.

El modelo compara las bandas de proteína en un Western blot adquiridas de mujeres con cáncer con patología benigna de la mama y sin patología mamaria.

En México el diagnóstico de cáncer de mama es por mastografía, sin embargo, no es buena opción, pues para que se pueda reconocer el tumor debe tener por lo menos un centímetro de diámetro, dijo la doctora adscrita al Instituto de Investigaciones Biológicas de la UV, Tania Romo González.

En entrevista con la Agencia Informativa Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (Conacyt), la especialista señaló que cuando la masa tumoral alcanza ese tamaño, la enfermedad ya está avanzada, lo cual genera un mal pronóstico para el paciente.

Romo González destacó que a diferencia del método tradicional (mastografía), identificar la presencia de autoanticuerpos en la sangre, que surgen contras las células tumorales de la mama, permite precisar la enfermedad de forma temprana.

“Nosotros con el uso de la técnica de Western blot o inmunoblot de una dimensión (1D immunoblot) detectamos al comparar los sueros de mujeres con cáncer de mama, con patología de la mama y sin patología mamaria, que existían bandas que se presentaban sólo en las mujeres con la patología”, destacó.

Sin embargo, el cotejo y estudio de bandas de proteínas es complejo a nivel visual para los expertos, por lo que el Centro de Investigación de Inteligencia Artificial (CIIA) trabaja de forma conjunta para automatizar la clasificación de imágenes de acuerdo a los criterios obtenidos.

“La ventaja de analizar las imágenes utilizando algoritmos de visión por computadora es que estos realizan un análisis cuantitativo, es decir, miden directamente los valores de las bandas y extraen los patrones que estas forman”, detalló.

La especialista agregó que lo anterior elimina el aspecto subjetivo del ojo humano. Ya que el análisis es más preciso por que el algoritmo está dotado de un modelo matemático con ejemplos.

Romo González comentó que continuará con su trabajo para crear un programa que ayude a los expertos, para desarrollar su labor de forma más precisa y rápida.

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