Un software permite estudiar la eficiencia de los programas de cribado mamográfico

Los programas de cribado o screening mamográfico se han impulsado desde hace varias décadas en países desarrollados para el diagnóstico precoz del cáncer de mama. Se considera que los pronósticos de curación mejoran cuanto antes sean detectados, ya que son más efectivosos los tratamientos que son factibles en los estadios iniciales del tumor. Sin embargo, existe una fuerte controversia acerca de la eficacia de estos programas, sobre todo en relación al enorme esfuerzo económico que llevan aparejados.

Ahora, en un artículo publicado en la revista Medical Physics de la American Association of Physicists in Medicine, un equipo de científicos españoles, entre los que se encuentra un investigador de la Universidad de Granada (UGR), ha demostrado que es posible modelar un 'sistema' tan complejo como lo es un programa de cribado de cáncer de mama, donde intervienen aspectos poblacionales, biológicos, estadísticos, clínicos, terapéuticos, diagnósticos, tecnológicos, etc.

Y lo que es muy importante: esto es posible fijando únicamente un conjunto pequeño de parámetros que, además, tiene una interpretación realista, como las probabilidades de detección, distribución del tamaño de los tumores detectados clínicamente, umbrales de detección o supervivencia tras el tratamiento locoregional.

Mediante una información inicial muy genérica y utilizando técnicas Monte Carlo básicas, que permiten obtener soluciones de problemas matemáticos o físicos por medio de pruebas aleatorias repetidas, los investigadores han desarrollado una herramienta computacional que permite obtener resultados comparables con los que se obtienen en los programas de cribado en curso.

Ahorro para el sistema sanitario

El uso de esta herramienta permitiría al sistema sanitario mejorar la eficiencia de los fondos públicos que en la actualidad se utilizan en programas de cribado o screening mamográfico.

Como explica Antonio M. Lallena Rojo, investigador del departamento de Física Atómica, Molecular y Nuclear de la UGR y coautor del artículo, esta herramienta “demuestra que es posible entrar en un mayor detalle y obtener, por tanto, información específica sobre cuáles son las ventajas (si las hubiera) de un programa de cribado para una población concreta, estudiando cuál sería la configuración (período de edades incluido en el programa y periodicidad de las mamografías) más eficiente”.

Además, el empleo de esta herramienta permitiría superar los sesgos asociados a los ensayos clínicos reales, que han sido, hasta la fecha, la principal fuente de evidencia de los programas de screening mamográfico.

Otro aspecto muy importante es que el modelo desarrollado por los investigadores españoles permite estudiar los diferentes parámetros y distribuciones que intervienen en el problema (probabilidad de detección, supervivencia tras tratamiento local, supervivencia tras detección de tumores in situ, distribución por edades de la población sometida al cribado, etc.), y comprobar cuál es su importancia real en la reducción de mortalidad.

El modelo permite, además, abordar el problema del sobrediagnóstico, uno de los temas pendientes y que más discusión está generando en este ámbito, y hacer una evaluación completa de un programa real de cribado mamográfico.

En esta investigación han participado científicos del Hospital Universitario Reina Sofía de Córdoba, el Instituto Madrileño de Oncología, el Hospital Universitario San Cecilio de Granada y la propia UGR. El trabajo ha sido destacado por Charles Day, editor online de la revista Physics Today, en su blog y en una columna publicada en la revista Computing in Science & Engineering.