• By Sharon Theimer

Investigadores identifican método para superar falsos positivos en tomografías computarizadas de cáncer de pulmón

May 17, 2018

Un médico mira una radiografíaROCHESTER, Minnesota: Un equipo de investigadores que incluyó a científicos de Mayo Clinic identificó una tecnología para afrontar el problema de resultados falsos positivos en la detección del cáncer pulmonar mediante tomografía computarizada. Los hallazgos del equipo se publicaron en la edición actual de PLOS One.

“Como médicos, uno de los problemas más difíciles de la detección del cáncer pulmonar en los pacientes es que la amplia mayoría de los nódulos que se descubren en el pulmón no son cáncer. Incluso en quienes tienen alto riesgo para cáncer pulmonar, hasta el 96 por ciento de los nódulos no son cancerosos”, comenta el Dr. Tobias Peikert, neumólogo de Mayo Clinic.

El Dr. Peikert dice que los resultados de falsos positivos en los exámenes provocan mucha ansiedad en los pacientes y, a menudo, llevan a realizar más análisis innecesarios y hasta cirugías. “Los resultados falsos positivos en las detecciones del cáncer de pulmón también aumentan el costo de la atención médica y pueden derivar en lesiones causadas por el médico aunque sin ninguna intención y en mortalidad”, añade el Dr. Peikert.

A fin de afrontar este problema de los falsos positivos en la detección del cáncer pulmonar, el Dr. Peikert y el Dr. Fabien Maldonado de la Universidad de Vanderbilt, junto a sus respectivos colaboradores, usaron un método de radiómica para analizar las imágenes de las tomografías computarizadas de todos los cánceres pulmonares diagnosticados en el Ensayo Nacional para Detección del Cáncer de Pulmón. La radiómica es un área de la medicina que implica extraer grandes cantidades de datos cuantitativos de las imágenes médicas y aplicar programas de computación para identificar características de la enfermedad que no pueden observarse a simple vista.

Los investigadores analizaron en un conjunto de 57 variables el volumen, la densidad nodular, la forma, las características de la superficie nodular y la textura del tejido pulmonar circundante.  Identificaron 8 variables que les permitieron distinguir entre un nódulo benigno y otro canceroso. Ninguna de las 8 variables se vinculó directamente con el tamaño del nódulo, y los investigadores tampoco incluyeron ninguna variable demográfica, como edad o antecedentes de tabaquismo ni cáncer, como parte del análisis.

El Dr. Peikert dice que si bien la tecnología se muestra esperanzadora y conlleva el potencial de cambiar la forma en la que los médicos evalúan los nódulos pulmonares detectados de forma accidental, todavía necesita validarse más.

El financiamiento para esta investigación provino del Departamento de Defensa, en colaboración con la Escuela de Medicina de la Universidad de Vanderbilt.

Otros autores del trabajo son:

  • Dr. Tobias Peikert (doctor en medicina) de Mayo Clinic
  • Dr. Fenghai Duan (doctor en investigación) de la Escuela de Salud Pública de la Universidad de Brown
  • Dr. Srinivasan Rajagopalan (doctor en investigación) de Mayo Clinic
  • Dr. Ryan Clay (doctor en medicina) de Mayo Clinic
  • Dr. Richard A. Robb (doctor en investigación) de Mayo Clinic
  • Dr. Brian J. Bartholmai (doctor en medicina) de Mayo Clinic
  • Dr. Fabien Maldonado (doctor en medicina) de la Universidad de Vanderbilt.

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