Investigadores de la Universidad de Tel Aviv desarrollaron un modelo computacional que permite predecir el riesgo de las mujeres israelíes de desarrollar cáncer de mama, en función de su perfil genético.
El estudio se basó en una investigación internacional a gran escala que incluyó datos genómicos de alrededor de un cuarto de millón de mujeres con y sin cáncer de mama, y aplicó sus hallazgos a unas 2.000 mujeres israelíes.
«Nuestro método permitirá que el sistema de salud avance hacia una política de detección temprana personalizada», donde «aquellas que se identifiquen como de alto riesgo serán evaluadas desde una edad más temprana y con mayor frecuencia», dijeron los científicos israelíes.
El modelo, destacaron, «puede salvar vidas y ahorrar recursos del sistema de salud».
Al comenzar el estudio, los investigadores de la Universidad de Tel Aviv buscaron comprobar si los hallazgos del estudio internacional, conocido como Genome-Wide Association Studies (GWAS), podían utilizarse para predecir de forma confiable el riesgo de cáncer de mama de mujeres israelíes.
Un «puntuación» de riesgo genético
Para ello, utilizaron una muestra de alrededor de mil pacientes afectadas por la enfermedad y otras mil sanas, recopilada en el Centro Médico Carmel.
Luego construyeron un modelo computacional para predecir el riesgo de las participantes israelíes determinando una «puntuación de riesgo genético» para cada mujer y dividiendo los grupos en deciles.
Los hallazgos revelaron que las mujeres en el decil superior de la puntuación calculada por el modelo tienen una probabilidad cuatro veces mayor de contraer cáncer de mama en comparación con las mujeres en el decil inferior.
Esta investigación «reveló que ya tenemos las herramientas para identificar, según su perfil genético, a las mujeres israelíes con un mayor riesgo de desarrollar cáncer de mama», indicó el profesor Rani Elkon, uno de los líderes del experimento.
Ahora, completó, «esperamos que los prometedores resultados conduzcan al uso clínico del método de predicción que desarrollamos y mejoren la detección temprana de esta enfermedad».
