Preparan test que detecta nódulos malignos de tiroides

Por Francisca Orellana



Se estima que el 30% de la población puede llegar a desarrollar nódulos en la tiroides, protuberancias que, aunque en el 90% de los casos son benignas, constituyen la principal causa que origina cáncer en dicha zona.

Actualmente para detectar si los nódulos son cancerígenos, la única opción es hacer una ecografía y luego una punción (extracción) al tejido si la imagen resulta sospechosa. El procedimiento es invasivo, estresante y, muchas veces, costoso. Por ello, investigadores chilenos se encuentran desarrollando diversos estudios para contar con métodos más eficaces en el diagnóstico del cáncer a la glándula que regula la función cardíaca y el metabolismo del organismo.

Uno de ellos es un test genético de diagnóstico que evitaría practicar una cirugía para extraer la tiroides. Hernán González, doctor de la Red Salud UC y líder del proyecto desarrollado por el Consorcio Tecnológico de Biomedicina (formado por las universidades Católica y de Chile, y Laboratorio Recalcine), explica que el 4% de quienes se hacen la biopsia resulta ser maligno y 20% queda con resultado indeterminado.

“A ellos se les recomienda cirugía sólo por el riesgo, pero se calcula que el 80% no necesita la extracción. Por eso es que este test acercaría más el diagnóstico de cáncer”, indica González sobre la iniciativa que se está desarrollando hace cuatro años y que ha involucrado recursos por US$ 1 millón.

El científico agrega que ya lograron identificar varios genes y espera que en un año se comience con la fase pre clínica.

“La idea también es más adelante contar con una empresa de diagnóstico molecular para tiroides y, eventualmente, expandirlo a otros tipos de cáncer”, especifica. 



Modelos predictivos


Otro de los estudios que se está realizando aborda el uso de la inteligencia artificial para mejorar el diagnóstico.

Las facultades de Ingeniería y Medicina de la Universidad del Desarrollo (UDD), junto con la Clínica Alemana, están desarrollando una plataforma o modelo predictivo a partir de información estadística entregada por especialistas del centro de salud como tamaño, forma y posición, para hacer una estimación del riesgo cancerígeno y, a partir de eso, decidir si practicar una punción.

Alfonso Bastías, profesor de Ingeniería de la UDD y líder del proyecto, explica que con este modelo, esperan lograr el primer prototipo durante el primer semestre de este año y bajar en 30% la práctica de dicho procedimiento.

Por otro lado, es un modelo que se va adaptando con los datos que van ingresando, “por lo que va ‘aprendiendo’ y la obsolescencia se reduce drásticamente. Sin embargo, con este software no buscamos reemplazar al médico sino entregar información valiosa para tomar una decisión correcta”, comenta.