El c\u00e1ncer de mama tiene un problema de ruido<\/em> visual. Durante d\u00e9cadas, la radiolog\u00eda se ha enfrentado a una paradoja frustrante: en una mamograf\u00eda, tanto un tumor maligno como el tejido denso y sano aparecen del mismo color: blanco brillante. Buscar el primero dentro del segundo es, en palabras de los radi\u00f3logos, como tratar de encontrar un oso polar en una tormenta de nieve. Pero, \u00bfy si la soluci\u00f3n no fuera mejorar la vista humana, sino entrenar a una m\u00e1quina para ver patrones que nosotros ignoramos?<\/p>\n En los pasillos del Instituto Karolinska en Estocolmo \u2014el epicentro de la medicina global y hogar del Premio Nobel\u2014, Marike Gabrielson est\u00e1 liderando esta transici\u00f3n de la observaci\u00f3n anal\u00f3gica a la predicci\u00f3n algor\u00edtmica. Como una de las arquitectas detr\u00e1s del Proyecto KARMA, Gabrielson gestiona una de las cohortes m\u00e1s ambiciosas del mundo: una base de datos viva con informaci\u00f3n gen\u00e9tica, im\u00e1genes y muestras biol\u00f3gicas de m\u00e1s de 70,000 mujeres.<\/p>\n \u201cEl proyecto KARMA es una de las cohortes de c\u00e1ncer de mama m\u00e1s grandes del mundo. Hemos incluido a m\u00e1s de 70,000 mujeres aprovechando el sistema de cribado<\/em> de Suecia, lo que nos da la oportunidad \u00fanica de seguir tanto a mujeres sanas como a aquellas con c\u00e1ncer durante mucho tiempo\u201d, explica Marike Gabrielson, en entrevista con WIRED.<\/p>\n Pero lo que distingue el trabajo de Gabrielson no es solo el volumen de datos, sino c\u00f3mo los recolecta y procesa. Su equipo ha sacado la investigaci\u00f3n cl\u00ednica de los hospitales para llevarla al tel\u00e9fono inteligente<\/em>desarrollando una app propietaria que permite un flujo de datos bidireccional y en tiempo real con las pacientes. Al cruzar esta informaci\u00f3n con modelos de Inteligencia Artificial, no solo est\u00e1n detectando el c\u00e1ncer con mayor rapidez; est\u00e1n descifrando la densidad mamogr\u00e1fica<\/strong>como un biomarcador de riesgo futuro.<\/p>\n \u201cTenemos sus mamograf\u00edas desde que empezaron a revisarse hasta la actualidad, sumado a cuestionarios detallados, datos de hormonas en sangre, prote\u00ednas plasm\u00e1ticas y gen\u00e9tica. Construimos esta enorme base de datos no solo para identificar factores de riesgo, sino para predecir qui\u00e9n desarrollar\u00e1 c\u00e1ncer. Actualmente, tenemos un ensayo cl\u00ednico donde estamos adaptando el cribado<\/em> mamogr\u00e1fico bas\u00e1ndonos en el riesgo predicho para cada mujer. Estamos llevando el trabajo acad\u00e9mico y la ciencia b\u00e1sica a un cambio cl\u00ednico real\u201d, explica a esta revista.<\/p>\n Gabrielson busca terminar con la era de la medicina reactiva y gen\u00e9rica. Su objetivo es utilizar la tecnolog\u00eda para dise\u00f1ar una prevenci\u00f3n a medida, donde un algoritmo pueda decirnos qui\u00e9n necesita una resonancia, qui\u00e9n necesita f\u00e1rmacos preventivos y qui\u00e9n puede esperar, mucho antes de que aparezca el primer s\u00edntoma.<\/p>\n Hablamos con ella sobre el desaf\u00edo de \u00abla caja negra\u00bb de la IA, la \u00e9tica de los datos biom\u00e9tricos y por qu\u00e9 el futuro de la oncolog\u00eda depende tanto del c\u00f3digo como de la quimioterapia. \u00abLa IA es una herramienta fant\u00e1stica y, en cierto modo, un \u00abblanco f\u00e1cil\u00bb para la radiolog\u00eda debido a la escasez de radi\u00f3logos. En Suecia, cada mujer de 40 a 74 a\u00f1os es invitada a revisiones cada dos a\u00f1os, y cada imagen debe ser verificada por dos radi\u00f3logos. Es una cantidad de trabajo inmensa. La investigaci\u00f3n actual explora usar la IA como \u00abprimer lector\u00bb para reemplazar a uno de los radi\u00f3logos en casos claros, o como un filtro que marca las mamograf\u00edas que necesitan verificaci\u00f3n humana obligatoria\u00bb, explica Gabrielson.<\/p>\n Su objetivo es tan ambicioso como necesario: acabar con la era de la medicina gen\u00e9rica y dise\u00f1ar una prevenci\u00f3n a medida para cada mujer.<\/p>\n WIRED: Trabajas en el Karolinska, el hogar del Premio Nobel de Medicina, y tu grupo se centra en la medicina de precisi\u00f3n. \u00bfCu\u00e1l dir\u00edas que es el mayor concepto err\u00f3neo sobre el riesgo de c\u00e1ncer de mama que est\u00e1n tratando de resolver?<\/strong><\/p>\n Marike Gabrielson:<\/strong> Depende mucho de la poblaci\u00f3n, porque en realidad sabemos bastante sobre el riesgo. Sabemos, por ejemplo, que la edad avanzada es uno de los factores m\u00e1s fuertes; afortunadamente, pocas mujeres j\u00f3venes desarrollan c\u00e1ncer de mama, es una enfermedad mayoritariamente de la poblaci\u00f3n mayor, salvo en casos de herencia gen\u00e9tica. Pero el gran malentendido, o m\u00e1s bien el desaf\u00edo, radica en la densidad mamogr\u00e1fica.<\/p>\n Sabemos que una alta densidad se asocia con un mayor riesgo por dos razones. Primero, por el \u00abenmascaramiento\u00bb: el tejido denso aparece blanco en la mamograf\u00eda, igual que un tumor, por lo que el c\u00e1ncer puede quedar oculto. Segundo, por biolog\u00eda pura. Es natural que las mujeres j\u00f3venes tengan alta densidad, pero al envejecer, esa densidad deber\u00eda disminuir y ser reemplazada por grasa. Los senos grasos son \u00abbuenos senos\u00bb cuando eres mayor. Sin embargo, algunas mujeres mantienen una densidad alta en la vejez, y eso es un factor de riesgo cr\u00edtico, sumado a los cl\u00e1sicos como el IMC alto, el tabaquismo y el alcohol.<\/p>\n WIRED: Eres parte del proyecto KARMA. \u00bfPodr\u00edas describir la escala de esta iniciativa? \u00bfC\u00f3mo convierten una base de datos masiva de mamograf\u00edas y gen\u00e9tica en una herramienta predictiva real?<\/strong><\/p>\n Marike Gabrielson:<\/strong> El proyecto KARMA es una de las cohortes de c\u00e1ncer de mama m\u00e1s grandes del mundo. Hemos incluido a m\u00e1s de 70,000 mujeres aprovechando el sistema de cribado<\/em> de Suecia, lo que nos da la oportunidad \u00fanica de seguir tanto a mujeres sanas como a aquellas con c\u00e1ncer durante mucho tiempo. Tenemos sus mamograf\u00edas desde que empezaron a revisarse hasta la actualidad, sumado a cuestionarios detallados, datos de hormonas en sangre, prote\u00ednas plasm\u00e1ticas y gen\u00e9tica.<\/p>\n<\/div>\n\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" El c\u00e1ncer de mama tiene un problema de ruido visual. Durante d\u00e9cadas, la radiolog\u00eda se ha enfrentado a una paradoja frustrante: en una mamograf\u00eda, tanto un tumor maligno como el tejido denso y sano aparecen del mismo color: blanco brillante. 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