Análisis matemático reduciría número de tumores no detectados

Una herramienta matemática conocida como un análisis Monte Carlo puede ayudar a mejorar la manera en que los rayos X son usados para la mamografía, reducir el número de cánceres pasados por alto, y evitar los falsos-positivos.

El cáncer de mama representa, en el mundo, 1 en 10 de todos los cánceres entre las mujeres, con la excepción del cáncer de piel, haciéndolo la forma más común de cáncer diferente de piel. Es la quinta causa más común de muerte por cáncer representando más de medio millón a un millón de muertes en el mundo. Las principales estrategias establecidas para el control del cáncer de mama se basan en la prevención primaria junto con el diagnóstico temprano y así, la imaginología de mama, la mamografía, juegan un papel importante en el cribado y el diagnóstico.

El Dr. Mauro Valente de la Universidad de Córdoba (Argentina), y colegas Germán Tirao y Clara Quintana en el Centro de Investigación CONICET (Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas) (Buenos Aires, Argentina) han probado las diferentes configuraciones usadas por los radiógrafos para realizar mamografía de rayos-x y analizaron los resultados estadísticamente usando la técnica Monte Carlo. Esta aplicación usa muestreo aleatorio repetido de los datos para calcular los resultados más probables de una serie dada de parámetros. Encontrando cuáles parámetros mejoran la calidad de imagen de los rayos-x y cuáles la reducen, los investigadores pudieron encontrar la configuración óptima para obtener la mejor imagen con dosis de radiación mínima para los pacientes.

Los investigadores anotaron que factores como el material usado para el electrodo positivo, el ánodo, en la máquina de rayos-x, están más allá del control del radiógrafo. Sin embargo, el voltaje de aceleración aplicado durante la mamografía afecta considerablemente la calidad de imagen. El equipo anotó que el algoritmo que han desarrollado de sus cálculos Monte Carlo puede ser usado también para realizar la detección efectiva y consistente de tejido canceroso en el seno de manera automática.

El estudio fue publicado en Septiembre de 2010 en la revista International Journal of Low Radiation.

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University of Cordoba
CONICET Research Center