“Conocemos muchos de los factores que influyen en el riesgo del cáncer de mama y aunque no podemos hacer mucho sobre ellos, sí podemos usar esta información para predecir el riesgo de la enfermedad”, explica Javier Louro, investigador del Instituto Hospital de Investigaciones Médicas (IMIM) y el Hospital del Mar.
Generar, entonces, un modelo de predicción basado en los riesgos individuales de cada paciente podría hacer que los programas de detección fueran más potentes al reducirse los falsos positivos y el sobrediagnóstico (casos donde se trata a los pacientes cuando el cáncer crece lentamente y no produce problemas). Gracias al programa de detección BreastScreen Norway, que realiza una mamografía cada dos años a mujeres voluntarias de entre 50 y 69 años, el IMIM y el Registro de Cáncer de Noruega han diseñado un modelo para predecir el riesgo individual de cáncer de mama.
“Este es uno de los primeros modelos diseñados para guiar las estrategias de detección de cáncer de mama a lo largo de la vida de una persona utilizando datos reales de un programa de detección”
Javier Louro, IMIM-Hospital del Mar
Para ello, han usado por primera vez datos de 50.000 mujeres que participaron en el programa noruego durante 2007 y 2020 y han analizado un total de 10 factores de riesgo, entre ellos: el consumo de alcohol, el índice de masa corporal, la edad, los antecedentes familiares y si ha padecido una enfermedad mamaria benigna. Estos factores se han comparado entre mujeres diagnosticadas y sin diagnosticar.
Los resultados muestran que en cuatro años el riesgo de padecer cáncer de mama puede variar entre un 0,22 y un 7,43%, con un riesgo promedio del 1,10%. Y que, además, algunos factores como la cantidad de horas semanales de ejercicio, tienen un efecto protector mayor del que se esperaba. Aunque este modelo se basa en datos de un solo país y aún se necesitan más estudios para validarlo, el modelo “podría considerarse clave para realizar pruebas de detección personalizadas, y reducir daños y aumentar beneficios de las mamografías” asegura Louro. De esta manera, conseguiríamos programas de detección mucho más efectivos.
