Nuevo estudio en España busca predecir riesgo de cáncer de mama
El proyecto MamoRisk, que involucra a 10,000 mujeres, tiene como objetivo predecir el riesgo individual de cáncer de mama en los próximos cinco años. Este estudio, financiado por el Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades, combina datos genéticos y clínicos para mejorar la detección temprana de la enfermedad.
MamoRisk: un avance en la detección del cáncer de mama
El proyecto MamoRisk, liderado por el Instituto de Investigación Sanitaria de Santiago de Compostela (IDIS) y el Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas (CNIO), busca desarrollar una herramienta que prediga el riesgo de cáncer de mama en mujeres de diversas comunidades autónomas de España. La iniciativa incluye la participación de 10,000 mujeres, de las cuales 4,000 han sido diagnosticadas con la enfermedad y 6,000 se consideran sanas.
¿Cómo funciona el estudio?
MamoRisk se basa en un modelo estadístico que combina información genética, familiar, clínica y epidemiológica. Las participantes recibirán una "calculadora" que clasificará su riesgo de desarrollar cáncer de mama en categorías de bajo, intermedio y alto a dos y cinco años vista. Este enfoque permitirá a los médicos ofrecer un seguimiento más cercano a aquellas mujeres con mayor riesgo.
Proceso de selección y participación
El estudio ha comenzado en Galicia, donde se están invitando a mujeres diagnosticadas y sanas a participar. La selección de las voluntarias se realizará de manera aleatoria entre aquellas con al menos seis años de seguimiento en programas de detección precoz. Los datos clínicos y epidemiológicos se recopilarán junto con muestras de saliva para el análisis genético.
Impacto potencial en la salud
Si el modelo demuestra ser eficaz, podría integrarse en los programas de cribado, permitiendo una detección más temprana del cáncer de mama y, en algunos casos, la aplicación de medidas preventivas específicas. Esta investigación está financiada con 1,2 millones de euros del programa europeo NextGenerationEU, subrayando su importancia en la medicina personalizada de precisión.