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Un enfoque doble para obtener imágenes de la densidad mamaria en ratones, desarrollado por investigadores del Centro Integral del Cáncer Georgetown Lombardi, ha dado como resultado una mejor detección de cambios en el tejido mamario, incluida la detección de signos tempranos de cáncer. Los investigadores esperan que este enfoque se traduzca a partir de ratones y mejore las imágenes de mama para las personas; también puede ayudar con el pronóstico de la enfermedad, ya que la densidad puede vincularse con patrones específicos de crecimiento de las glándulas mamarias, incluidos los signos de desarrollo del cáncer.
Los hallazgos aparecieron el 14 de septiembre de 2022 en el Revista americana de patología.
«Tener un medio para evaluar con precisión la densidad de la glándula mamaria en ratones, tal como se hace clínicamente para las mujeres que usan mamografías, es un avance importante en la investigación», dice Priscilla A. Furth, MD, profesora de oncología y medicina en Georgetown Lombardi y autora correspondiente de el estudio. «Este método tiene la ventaja de ser aplicable en todas las edades de ratones y formas de glándulas mamarias, a diferencia de algunos métodos utilizados en estudios anteriores».
Un programa informático analítico innovador, desarrollado por el alumno de Georgetown Brendan Rooney mientras trabajaba como estudiante universitario en el laboratorio de Furth, permitió clasificar el tejido de la glándula mamaria en una de dos evaluaciones de imágenes. Rooney inicialmente observó glándulas de ratones más jóvenes y descubrió que un programa que eliminaba el «ruido» de fondo en esas imágenes ayudaba a mejorar la detección de anomalías en lo que normalmente son tejidos más redondos y lobulillares.
Sin embargo, a medida que envejece y aumentan las posibilidades de desarrollar cáncer, los lóbulos disminuyen y las crestas se vuelven más evidentes, al igual que las hojas que caen en otoño exponen las ramas de los árboles. Las crestas mamarias representan conductos que transportan leche y otros fluidos. Cuando se aplicó la técnica de eliminación de ruido a las imágenes de los ratones más viejos, se descubrió que era menos confiable para detectar las crestas. Por lo tanto, Rooney y el equipo recurrieron a un programa de imágenes diferente, que se ha utilizado principalmente para detectar cambios en los vasos sanguíneos de la retina del ojo.
«La idea del programa analítico surgió de las observaciones visuales de rutina de las muestras de tejido y los desafíos inherentes a la observación de las diferencias en el tejido mamario con solo un microscopio. Descubrimos que las observaciones humanas visuales son importantes, pero tener otra lectura sobre las anomalías de los programas de imágenes óptimos agregó validez. y rigor a nuestras evaluaciones», dice Rooney, el autor principal del estudio. «Nuestro programa no solo da como resultado un alto grado de precisión diagnóstica, sino que está disponible gratuitamente y es fácil de usar».
Rooney señala que no podría haber realizado esta investigación sin la tutoría de Furth, que comenzó en su primer año. «El apoyo que recibí del Dr. Furth me permitió presentar una idea y ejecutar el proyecto de principio a fin; me brindó una experiencia inigualable en el aprendizaje práctico», dice.
Ser mentor ha sido una parte importante de la carrera de Furth en Georgetown Lombardi. «La Universidad de Georgetown tiene un programa para estudiantes de pregrado llamado RISE, o Research Intensive Senior Experience, que permite a los estudiantes profundizar en un proyecto de investigación en el transcurso de un año», dice Furth. «Brendan demostró un impulso y una madurez excepcionales para merecer una primera autoría como estudiante de pregrado desarrollando su propia dirección de investigación».
Ahora que se han establecido los trazos generales de la investigación y se ha establecido la prueba de principio, Rooney ha comenzado la escuela de medicina con la posibilidad de especializarse en oncología. Tanto Furth como Rooney creen que los estudios futuros deberán perfeccionar y optimizar su enfoque de investigación en ratones, incluidas mejores mediciones de densidad que podrían permitir clasificar las muestras en probabilidades más altas o más bajas de cáncer.
Definidos nuevos factores que pueden predecir la recurrencia del cáncer de mama
Más información:
Evaluación de la densidad de montaje completo de la glándula mamaria de ratón a través de diferentes morfologías utilizando un programa bifurcado para el procesamiento de imágenes, Revista americana de patología (2022).
Citación: La técnica desarrollada en ratones podría ayudar a la detección de cáncer en mamas densas (14 de septiembre de 2022) recuperado el 14 de septiembre de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2022-09-technique-mice-aid-cancer-dense.html
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