Desarrolla INAOE proyectos de apoyo en el diagnóstico del cáncer de mama
- La óptica, la electrónica y las ciencias computacionales son la base de las herramientas de apoyo para el diagnóstico y monitoreo del cáncer de mama que desarrolla el INAOE.
- En estos proyectos interdisciplinarios se utilizan la termografía, la inteligencia artificial, la programación genética y la luz.
- Participan investigadoras, investigadores y estudiantes de distintas áreas.
La óptica, la electrónica y las ciencias computacionales –en especial la inteligencia artificial y la visión por computadora– son la base de las herramientas de apoyo para el diagnóstico y monitoreo del cáncer de mama que se desarrollan en el Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica INAOE centro del Consejo Nacional de Humanidades, Ciencias y Tecnologías, próximo a convertirse en Secretaría de Ciencia, Humanidades, Tecnología e Innovación (Secihti).
Con motivo del Día Mundial del Cáncer de Mama, presentamos algunos de estos proyectos.
Termografía: técnica no invasiva
Francisco Renero Carrillo, investigador de la Coordinación de Óptica y actual encargado del despacho de los asuntos de la Dirección de Formación Académica, ha trabajado durante muchos años con termografía, técnica no invasiva que se puede usar para medicina preventiva.
Un termógrafo, explicó en entrevista, consiste en una serie de sensores que colectan la radiación infrarroja del objeto que se estudia: “Todos los cuerpos emiten radiación infrarroja, la del cuerpo humano se registra principalmente en las doce micras. La mayoría de las cámaras térmicas, en particular las de uso médico, se fabrican con rango de longitudes amplio que incluye la de doce micras”.
Los seres humanos tenemos simetría espejo en la región superficial del tórax, lo que permite realizar diferentes tipos de mediciones, como la temperatura, y compararlas entre cada lado. La medición de la temperatura superficial del cuerpo humano puede revelar procesos de inflamación, infección, isquémicos o traumáticos.
La termografía, aseveró, puede ser una valiosa herramienta para la identificación temprana de enfermedades del seno. En el caso del cáncer de mama, en especial para las mujeres menores de 50 años, y dado que la mastografía en México está indicada para mujeres mayores de esa edad, ésta podría jugar un papel importante para este grupo de mujeres.
Mediante la termografía de los senos, relató, recientemente “identificamos el caso de una mujer, menor de 30 años, cuyos termogramas mostraron diferencias temperatura que, de acuerdo con el protocolo de la American Academy of Thermology, son motivo de alertamiento y canalización a médicos especialistas. El ultrasonido de los senos y la región axilar reveló un quiste simple en un seno, y ganglios axilares morfológicamente anormales, engrosados y vascularizados”.
De este caso, agregó, se observa que la termografía de los senos identificó cambios de temperatura entre ellos: “es importante notar que se tomaron dos termogramas con diferencia de dos meses entre estos, y el ultrasonido corroboró los procesos anormales asociados a los senos”.
El cáncer de seno es poco frecuente en mujeres menores de 30 años: “en este caso la termografía no diagnosticó un cáncer, mostró las diferencias de temperatura entre un seno y el otro. En el cáncer de seno, los ganglios axilares son referidos como los ganglios centinelas. Una vez confirmado el diagnóstico de cáncer, pequeñas muestras de los ganglios centinela son analizados histológicamente para identificar el tipo de células que originaron el cáncer, lo que permite elegir el tratamiento más adecuado”, subrayó.
Dijo que en la literatura científica pública hay poco trabajo de investigación sobre la identificación temprana de los ganglios centinela, y se preguntó: “¿podría la termografía hacerlo?”
Para concluir, el doctor Renero aseveró: “La termografía puede usarse para el seguimiento de la evolución de las enfermedades de los senos, es preventiva, pero no suple a los estudios indicados para cada enfermedad”.
Inteligencia artificial para el diagnóstico
Por su parte, la investigadora de la Coordinación de Ciencias Computacionales del INAOE, doctora Hayde Peregrina Barreto, habló sobre los tres proyectos de diagnóstico de cáncer de mama en los que utilizan la inteligencia artificial y la visión por computadora.
El primero consiste en la caracterización de masas en mastografías para clasificarlas de acuerdo con el sistema BIRADS (acrónimo de Breast Imaging-Reporting and data System): “Una vez que se detecta un hallazgo en una mastografía asociado a una masa, el protocolo establece que hay que determinar las características de esa masa para establecer su probable malignidad. Se está trabajando en la caracterización automática a través de técnicas de visión por computadora e inteligencia artificial para su clasificación dentro del estándar BIRADS”. Este proyecto se esta realizando en colaboración con la doctora Gabriela López Armas, investigadora del CETI (Jalisco), y Héctor Zepeda Reyes, doctorante del posgrado de Ciencias y Tecnologías Biomédicas.
El segundo proyecto, en colaboración con el doctor Renero y Ana Paola Romero Carmona, estudiante de maestría, consiste en el análisis de la temperatura de mama con termografía que puede estar asociada a un mayor riesgo de lesión maligna: “Se están analizando termogramas de mama mediante diversos métodos computacionales para analizar el comportamiento de la temperatura mediante en casos donde fue detectada malignidad”, agregó.
El tercer proyecto es en colaboración con la doctora Irazú Hernández Farías, investigadora de la Ciencias Computacionales del INAOE, la doctora Blanca Murillo Ortiz, investigadora del IMSS, y Jazmín Alvarado Godínez, estudiante de Maestría en Ciencias Computacionales. Se están analizando imágenes de obtenidas con una técnica nueva, la electroimpedancia, que puede ser complementaria a la mastografía pero que, a diferencia de ésta última, no irradia a la paciente. En la electroimpedancia se colocan electrodos en la región de la mama y se hace pasar una pequeña corriente. Dependiendo de la respuesta obtenida se pueden determinar características asociadas al tejido, lo que permite obtener más información sobre la densidad de la mama y detectar la posible presencia de lesiones. Mediante métodos de Visión por Computadora e IA buscamos integrar la información del tejido a diferente profundidad para facilitar su análisis automático. Ahora buscamos identificar patrones en la imagen ante la presencia de una lesión”.
Usando programación genética
Ingrid Aurora Valencia es estudiante del doctorado en Ciencias Computacionales del INAOE. En su proyecto de tesis desarrolla un algoritmo para clasificar y cuantificar tejido mamario e identificar las zonas de interés en donde se pueda desarrollar posteriormente un cáncer de mama.
“Estoy generando un modelo de segmentación con programación genética. Esta herramienta genera modelos de forma automática para adaptarse al tejido mamario como tal. Trabajo con una base de datos abierta. Sin embargo, como necesitamos el tejido mamario como tal, buscamos ayuda del Instituto Jaliscience de Cancerología, para que las médicas expertas en el tema nos ayudaran a segmentar de forma manual el tejido mamario, trabajar con esta información y entrenar al algoritmo. Utilizamos dos bases de datos: Inbreast, que es estadounidense, y BCDR, que es brasileña. Mis asesores son los doctores Carlos Alberto Reyes y Alicia Morales en el INAOE y una externa, Gabriela del Carmen López Armas”.
El objetivo del proyecto es brindar al médico una herramienta para segmentar de forma automática el tejido y clasificar mamografías: “Esta herramienta genera la segmentación de forma automática y les puede decir a las y los médicos dónde están las regiones de interés para que las analicen con mayor facilidad sin tener que estar observando toda la mamografía. Estas herramientas son de clasificación restrictiva, por eso estoy usando lógica difusa, esto les servirá a los médicos, porque algo que no les gusta a ellos es que les den un clasificador sin conocer lo que se está tomando en cuenta para la clasificación. Nuestra clasificación toma en cuenta todos los puntos que los médicos toman en cuenta para clasificar la densidad mamaria”.
Luz para complementar la mastografía
El investigador de la Coordinación de Óptica del INAOE, doctor Jorge Castro, lidera al grupo de Instrumentación y Óptica Biomédica, que actualmente desarrolla dos proyectos de cáncer de mama.
Uno de ellos es el desarrollo y fabricación de un elipsoide integrador que complementa la mastografía. En este instrumento en forma de elipsoide se introduce la mama. Posteriormente, se ilumina todo el seno con luz de una longitud de onda de un color tal que penetra hasta donde están los tumores. Una vez que la luz incide con los tumores regresa y da información del tumor.
“Nosotros analizamos la información con un espectrómetro, analizamos los diferentes tipos de espectros de un seno con cáncer y de uno normal. Este instrumento se diseñó y fabricó para tener una fuente puntual de luz que ilumina el seno completo, incluso abarca ganglios, donde se origina el cáncer. En nuestras primeras prácticas utilizamos un espectrómetro comercial, pero ya estamos construyendo el nuestro. Después utilizamos aprendizaje de máquinas, le enseñamos a la computadora a que distinga entre un espectro de seno con tumor, uno sin tumor y otro con tumor maligno”, subrayó.
El segundo proyecto, puntualizó, está basado en el análisis de un biomarcador: la saliva. Al respecto, explicó: “Hemos estado realizando varios análisis para determinar su composición química. La saliva de un paciente sano no es igual a la de un paciente con cáncer. Nosotros analizamos la saliva espectralmente, buscamos ciertos compuestos químicos que la literatura ya identificó como albúmina, sustancias que caracterizan un cáncer. Ya estamos haciendo pruebas”.
Finalmente, recordó que desde hace diez años ha trabajado en proyectos de cáncer de mama, como el uso de termografía en Oaxaca y en Chiapas. En ese caso, se clasificaron las mamas en cinco estadios tal como lo marca los radiólogos, Th 1 hasta el Th 5. Se tomaron termografías a 400 mujeres en Oaxaca y Chiapas con el apoyo del Centro para la Prevención del Cáncer en Juchitán, Oaxaca, dirigido por el doctor Francisco Gutiérrez”.
Desarrollo de cámara térmica para detección del cáncer
Desarrollar en su totalidad en el INAOE una cámara termográfica para detección de cáncer de mama, es uno de los objetivos de un proyecto que lidera el investigador de la Coordinación de Electrónica, el doctor Mario Moreno Moreno.
Este proyecto se realiza aprovechando la experiencia de más de 20 años que tiene el Laboratorio de Microelectrónica desarrollando sensores infrarrojos.
“A partir de las tesis de doctorado de los alumnos Ricardo Jiménez y Oscar Velandia, comenzamos a hacer arreglos de sensores. Hemos hecho arreglos de 90 por 60 pixeles y de 120 por 160 pixeles. Ya tenemos un chip con estos sensores. Ahora estamos desarrollando otras partes de la cámara”, comentó.
Para el desarrollo de las otras partes que integran el instrumento, se ha recurrido a otras áreas y grupos: “Esos sensores necesitan estar en vacío para evitar efectos de disipación de calor, porque realmente lo que detectan es calor. Nosotros como personas emitimos radiación en forma de calor. Esa radiación es infrarroja. Estos sensores absorben la radiación y cambian alguna de sus propiedades, en este caso su resistencia y eso es lo que se monitorea. Recurrimos al doctor Daniel Ferrusca, de Astrofísica, y a su grupo del Laboratorio de Instrumentación de Ondas Milimétricas, que son los expertos en cámaras de vacío, para fabricar una”, expresó.
Para las lentes especiales, es decir, los filtros que dejan pasar únicamente la radiación infrarroja, buscaron al doctor Jorge Castro, de Óptica. Finalmente, el doctor José de Jesús Rangel, de Electrónica, ha desarrollado la electrónica para reconstruir una imagen, es decir, el circuito de lectura que lee la señal de cada sensor y que al final despliega una imagen termográfica.
“Conjuntando todo esto tendremos una cámara cien por ciento hecha en el INAOE. Esperamos tener un prototipo en 2025”, finalizó.
