Un equipo liderado por Caltech ha desarrollado una técnica de imagenología mamaria segura, eficaz e indolora que incorpora aprendizaje automático para ayudar a diferenciar entre tejido sospechoso y sano. El método ya se ha probado en pacientes y su rendimiento es igual o superior al de otras técnicas convencionales de imagenología mamaria.
por Kimm Fesenmaier, Instituto de Tecnología de California
Durante décadas, la mamografía de rayos X ha sido el método de referencia para la detección temprana del cáncer de mama. Si bien esta técnica sigue siendo valiosa para reducir la mortalidad por cáncer, expone a las pacientes a pequeñas cantidades de radiación ionizante, comprime dolorosamente los senos para facilitar el paso de los rayos X a través del tejido y, especialmente en el caso de tejido mamario denso, produce numerosos diagnósticos falsos positivos.
Se pueden utilizar otras técnicas, como la ecografía y la resonancia magnética (RM), para obtener imágenes mamarias, pero también presentan problemas. La ecografía es muy segura, pero su precisión depende de la habilidad del operador y los resultados no siempre son concluyentes. La RM requiere mucho tiempo, es costosa y no se puede utilizar en pacientes alérgicas a los medios de contraste, claustrofóbicas o con ciertos implantes.
«Nos sentimos muy motivados a trabajar en este problema porque ninguna de las técnicas actuales es perfecta», afirma Lihong Wang, profesor Bren de Ingeniería Médica e Ingeniería Eléctrica en Caltech. «El futuro de la medicina tiene que ser mejor que eso».
La técnica que Wang y sus colegas han desarrollado y perfeccionado durante los últimos 20 años se denomina tomografía computarizada fotoacústica (PACT). Ofrece una alternativa a la imagenología mamaria sin las molestias, los altos costos ni los riesgos asociados con los métodos de evaluación convencionales. La PACT utiliza un escáner láser-sónico que puede identificar tumores en tan solo 15 segundos.
En colaboración con investigadores del Centro Oncológico Integral City of Hope en Duarte, California, el equipo probó el PACT en 39 pacientes. Obtuvo resultados comparables a los de la mamografía y la resonancia magnética en cuanto a la diferenciación entre tejido sospechoso y normal, así como entre crecimientos o bultos malignos y benignos.
Los científicos describen el PACT y sus resultados clínicos en un nuevo artículo publicado en la revista Nature Biomedical Engineering . Los autores principales del artículo son Xin Tong (MS ’21), Cindy Z. Liu y Yilin Luo, estudiantes de posgrado del Departamento de Ingeniería Médica Andrew y Peggy Cherng de Caltech; junto con Li Lin (Ph.D. ’20), quien completó el trabajo mientras estaba en Caltech y actualmente trabaja en la Universidad de Zhejiang en China.
«Esta es la culminación de literalmente décadas de trabajo», afirma Wang, quien también ocupa la Cátedra de Liderazgo en Ingeniería Médica Andrew y Peggy Cherng y es directora ejecutiva de ingeniería médica en Caltech. «Queremos que PACT sea una herramienta clínica que beneficie a las pacientes: ayudar a detectar el cáncer de mama sin que corran el riesgo de contraerlo ni preocuparse por una reacción alérgica».
Cómo funciona
El PACT funciona mediante la aplicación de un pulso láser de infrarrojo cercano al tejido mamario. La luz láser se difunde a través de la mama y es absorbida por las moléculas. Por ejemplo, puede ser absorbida por las moléculas de hemoglobina, transportadoras de oxígeno, presentes en los glóbulos rojos de la paciente, lo que provoca una vibración ultrasónica en estas moléculas.
A diferencia de los rayos X, que viajan en línea recta, las ondas de luz se dispersan o rebotan dentro de los tejidos, lo que dificulta la obtención de imágenes de alta resolución . Por ello, PACT combina luz y sonido en una sola modalidad. «Usamos la luz para ver las moléculas, pero el sonido para definir la ubicación espacial», explica Wang.
Las vibraciones de las moléculas recorren el tejido y son captadas por un conjunto de 512 diminutos sensores ultrasónicos colocados sobre la piel de la mama. Los datos de estos sensores se utilizan para generar una imagen de las estructuras internas de la mama mediante un proceso similar a la ecografía, aunque mucho más preciso. PACT puede proporcionar una visión nítida de estructuras de hasta un cuarto de milímetro a una profundidad de 4 centímetros.
«Básicamente, usamos moléculas para comprender la fisiología del cuerpo», dice Wang. «Esa es la ventaja de la tomografía fotoacústica: al detectar moléculas, podemos determinar con exactitud cómo funciona el cuerpo. Cuando hay una diferencia funcional, podemos potencialmente detectar mejor las enfermedades».
Por ejemplo, la PACT es excelente para detectar la hemoglobina y, por lo tanto, revelar la angiogénesis, una característica común del cáncer de mama que implica el crecimiento de vasos sanguíneos adicionales para suministrar sangre más rica en nutrientes a las células cancerosas. La PACT también puede detectar la hipoxia tumoral, otra característica del cáncer, donde el metabolismo acelerado supera el aporte sanguíneo, dejando partes del tumor sin oxígeno.
El aprendizaje automático puede detectar tejido sospechoso, a veces antes de que los humanos puedan hacerlo.
Con la madurez de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático , Wang afirma que PACT ha mejorado la detección de anomalías en el tejido mamario en comparación con hace unos años. Los científicos entrenaron el sistema con imágenes de crecimientos o bultos malignos y benignos, así como de tejido sospechoso y sano , lo que mejoró su capacidad para detectar variaciones sutiles que indican el tipo de tejido que se ha visualizado. De hecho, Wang afirma que PACT a menudo puede detectar características problemáticas que probablemente pasarían desapercibidas para el ojo humano.
La experiencia del paciente
Durante una ecografía PACT, la paciente se recuesta boca abajo sobre una mesa con un hueco que contiene un baño de agua tibia, sensores ultrasónicos y el láser. Se coloca un seno a la vez en el hueco y el láser lo ilumina desde abajo. Gracias a la rapidez de la técnica, cada ecografía puede realizarse mientras la paciente contiene la respiración.
«Comenzamos con un sistema básico de laboratorio —un simple transductor de ultrasonido de un solo elemento que rotábamos— y nos llevó muchísimo tiempo. Ahora podemos obtener imágenes en 3D con una sola respiración, lo que lo hace muy práctico», afirma Wang.
Wang añade que, en cierto modo, el nuevo trabajo es solo el comienzo, ya que el equipo cree que podrá mejorar aún más la calidad de imagen de la técnica añadiendo longitudes de onda láser adicionales a las dos que utilizan actualmente y mejorando otras funciones. De cara al futuro, los próximos pasos del equipo incluyen adquirir un conjunto de datos más amplio de más voluntarios con cáncer de mama , mejorar el modelo de clasificación aprovechando más funciones y, finalmente, comercializar la tecnología.
Más información: Xin Tong et al., La tomografía computarizada fotoacústica panorámica con clasificación basada en el aprendizaje mejora la caracterización de lesiones mamarias, Nature Biomedical Engineering (2025). DOI: 10.1038/s41551-025-01435-3
Leyenda de imagen principal:
Flujo de trabajo PACT de mama del paciente. Crédito: Nature Biomedical Engineering (2025). DOI: 10.1038/s41551-025-01435-3
