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Calculan glandularidad mamaria para evaluar la radiación recibida por pacientes

Evelyn C. Ayala
11/sep/2019

El cáncer más frecuente en mujeres es el de mama, de acuerdo con la Organización Mundial de la Salud. De ahí que cada vez haya más investigación colaborativa entre la física médica y la medicina con el objetivo de diagnosticarla oportunamente a partir de imágenes por rayos X, mejor conocidas como mamografías.

Hoy se sabe que no todas las partes la mama tienen el mismo riesgo de que aparezca cáncer y que el tejido glandular es la zona donde hay mayor probabilidad de que se formen tumores, en comparación con el tejido fibroso. El problema es que con una mamografía no es posible diferenciar el tejido fibroso del glandular porque ambos suelen representarse en la imagen como una sombra.

Para lograr diferenciar ambos tejidos, la investigadora Mariela Porras-Chaverri, de la Escuela de Física de la Universidad de Costa Rica (UCR), se dedica a cuantificar y discernir los tejidos de la glándula mamaria a través de imágenes digitales obtenidas por mamografías.

Porras-Chaverri visitó el Instituto de Física el 1 de agosto, como parte de los seminarios que organiza el Grupo de Dosimetría y Física Médica (DOSIFICAME) y presentó su trabajo “Dosimetría personalizada para mamografía convencional”. Porras-Chaverri estudió el bachillerato universitario en física en la UCR en 2007; dos años más tarde hizo un máster en física médica; en 2014, el doctorado en física médica en la Universidad de Wisconsin-Madison; y dos años después, una estancia posdoctoral en la Universidad de la Mancomunidad de Virginia, Estados Unidos.

Mariela Porras-Chaverri, investigadora de la Escuela de Física de la Universidad de Costa Rica (UCR), en su visita al IFUNAM. Foto: Carlos Antonio Sánchez/UCIF.

Distinción de tejidos

Una mamografía se obtiene a partir de la compresión del seno de la paciente con ayuda de dos placas de material acrílico, de modo que el tejido se deforma, es menos grueso y recibe uniformemente los rayos X de muy baja energía (menos de 50 KeV). Este proceso se repite para finalmente obtener dos imágenes: una cráneo-caudal (CC, de arriba a hacia abajo) y otra medio-lateral-oblicua (MLO) en la que el mastógrafo gira y produce la imagen desde el ángulo del músculo pectoral.

A diferencia de un médico, a quien le interesa evaluar la mamografía de la paciente para conocer todo el tejido mamario (adiposo, fibroglandular y piel) y así emitir su diagnóstico, a Mariela Porras-Chaverri y a su equipo del Laboratorio de Física Médica Computacional (FIMEC) del Centro de Investigación en Ciencias Atómicas, Nucleares y Moleculares (CICANUM), en Costa Rica, les interesa analizar únicamente el tejido glandular que es, como ya sabemos, la zona donde hay mucho más riesgo de que se formen tumores.

Diferenciar los tejidos es, especialmente, un reto para los físicos médicos. “Funciona como la sombra de dos personas, no sabes si es la sombra de una chica o si es la de su hermana que se parece mucho de figura pero una es rubia y otra morena”, dijo Mariela a Noticias IFUNAM.

Ella ha desarrollado algunas claves para notar la diferencia entre los tejidos. Aunque en el caso de las chicas no se puede distinguir el color de la piel sí es posible saber quién es una y quién es otra a partir de un rasgo característico como puede ser el peinado.

“Si yo sé que a la chica rubia le gusta mucho peinarse con una cola alta y a la morena con moño, y veo en la sombra que está peinada con una cola, entonces aunque puede ser que la chica morena se peinó con la cola alta, la probabilidad de que sea la chica rubia es muy alta”, asegura la investigadora.

Del mismo modo, cuando las sombras de los tejidos fibroso y glandular no se distinguen entre sí, se utilizan las cualidades específicas de cada tejido para reconocerlos, como su forma o dónde se alojan. De esta manera es posible reducir la cantidad de tejido fibroso visible en una mamografía. Esto a su vez permite utilizar un valor más realista de la cantidad de tejido glandular en cálculos dosimétricos.

Mariela Porras-Chaverri, investigadora de la Escuela de Física de la Universidad de Costa Rica (UCR), en su visita al IFUNAM. Foto: Carlos Antonio Sánchez/UCIF.

Tejidos correctos, dosis correctas

Para obtener un estimado de la radiación recibida por la paciente en un examen de mamografías es necesario realizar simulaciones por computadora. Este tipo de simulaciones utilizan métodos probabilísticos, también conocidos como métodos de Monte Carlo, que se usan para simular el recorrido de la radiación a través de un material.

“No se le puede meter a una paciente una cámara de ionización para medir directamente en la mama, sino que tengo que inferir ese valor a partir de los coeficientes de conversión de dosis que se obtienen con las simulaciones Monte Carlo”, dijo la investigadora.

Mariela Porras-Chaverri, investigadora de la Escuela de Física de la Universidad de Costa Rica (UCR), en su visita al IFUNAM. Foto: Carlos Antonio Sánchez/UCIF.

Con las simulaciones Monte Carlo, Porras-Chaverri obtiene un modelo dosimétrico que considera las características de las mamografías analizadas, en particular, la distribución del tejido glandular de la mama.

Con ello, la costarricense espera que su investigación aporte información relevante para futuras indagaciones sobre el riesgo poblacional de tumores radioinducidos.

“Mis estudios tienen como objetivo obtener una información que se ajuste más a la realidad dentro de lo posible para que luego otra persona pueda obtener cualquier análisis del riesgo poblacional pero ya con un valor real de las dosis que se les está dando a las pacientes, y que van a depender mucho de cómo sea la configuración del tejido dentro de su mama”, aseguró.

Además de visitar el Instituto de Física para hablar sobre su trabajo en dosimetría en mamografías, el viernes 2 de agosto la investigadora impartió un taller de cuatro horas a los estudiantes asociados de física médica para que aprendan a utilizar programas de simulación de transporte de radiaciones y poder usarlas para sus líneas de investigación así como para potenciar la colaboración científica entre estudiantes de México y Costa Rica.