Cáncer de mama podría diagnosticarse con IA y muestra de sangre .

Análisis de imágenes con técnica Western Blot complementaría el estudio para la detección precoz de la enfermedad .

  • La propuesta la hace José Luis Llaguno Roque, primer egresado del Doctorado en Biología Integrativa de la UV.

osé Luis Couttolenc Soto 

Fotos: César Pisil Ramos y cortesía José Luis Llaguno 

24/02/2025, Xalapa, Ver.- Una muestra de sangre y el análisis de imágenes proteómicas mediante la técnica Western Blot podrían hacer posible la detección precoz de cáncer de mama, lo que sería un aporte importante para la prevención de la patología y la disminución de muertes por la enfermedad. 

Lo anterior es resultado de una investigación desarrollada por José Luis Llaguno Roque, primer egresado del Doctorado en Biología Integrativa que ofrece la Universidad Veracruzana (UV), a través del Instituto de Investigaciones Biológicas (IIB). 

El universitario indicó que el cáncer de mama se ha convertido en un problema de salud mundial, y ocupa el primer lugar en incidencia y quinto en mortalidad en mujeres en el mundo. En México es la primera causa de muerte, aunque si bien existen métodos de diagnóstico para la enfermedad no son lo suficientemente efectivos, además de invasivos.

Llaguno Roque refirió que en el área de la medicina la inteligencia artificial (IA) ha asistido en procesos de prevención y diagnóstico de cáncer de mama utilizando técnicas de aprendizaje automático y visión por computadora; sin embargo, optó por buscar nuevas alternativas de diagnóstico que lo llevaron a analizar imágenes proteómicas de la reacción anticuerpos antígeno hacia células cancerígenas utilizando tres metodologías de IA.

 

El esquema de técnica propuesta para la clasificación de imágenes de Western Blot está dispuesto en bloques de colores que describen los procesos de cada uno de ellos

 

Detalló que la literatura señala que un tumor se desarrolla en un lapso de tres a siete años, pero con su propuesta de análisis de imágenes y las reacciones de los anticuerpos antígenos, la detección del cáncer de mama puede ser temprana para iniciar tratamientos y reducir riesgos. 

Reconoció que estos son los primeros estudios y “aún falta mucho por hacer, falta probar nuestra propuesta, estamos analizando imágenes en un ambiente controlado; el siguiente paso será hacerlo con nuevos pacientes y darles seguimiento durante cuatro años para verificar si nuestros algoritmos están prediciendo de manera correcta los patrones”. 

Agregó que la IA le ha servido para tratar de darle a la sociedad herramientas mediante su aplicación en la detección tempana del cáncer de mama. 

Llaguno Roque contó con el apoyo de su comité tutorial integrado por Tania Romo González de la Parra y Héctor Gabriel Acosta Mesa, directora y codirector, respectivamente, ambos del Instituto de Investigaciones en Inteligencia Artificial (IIIA), así como Rosalba León Díaz, del Instituto de Investigaciones Biológicas.

 

El artículo fue elegido como portada de la revista Journal of Proteome Research, cuya imagen se generó en el IIIA de la UV

 

Del proceso y resultados elaboraron el artículo titulado “Uso y comparación de técnicas de aprendizaje automático para discernir los patrones proteicos de los autoanticuerpos presentes en mujeres con y sin patología mamaria”, que en diciembre de 2024 publicó la revista Journal of Proteome Research y que por la importancia del tema les otorgó la portada (pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.jproteome.4c00759). Es importante mencionar que esto se logró con el apoyo de la Dirección General de Investigaciones de la UV. 

El posgraduado se dijo sabedor de que la propuesta metodológica es susceptible de ser mejorada, requiere más experimentación para poder aplicarla y obtener un beneficio social; no obstante, aporta avances y conocimiento que pueden servir de base para futuras investigaciones con mejores resultados. 

Sobre su conclusión del Doctorado en Biología Integrativa y ser el primer egresado con mención honorífica, José Luis Llaguno dijo que cursar el posgrado le representó grandes retos porque se venía de la pandemia, “fueron clases en línea, aplicación de IA en muchas cosas, abordar temas de salud, pero afortunadamente la UV cuenta con docentes e investigadores con mucha capacidad académica y eso me ayudó mucho”.