Investigadores de los hospitales Virgen de las Nieves y San Cecilio y de la Universidad de Granada han usado una herramienta de simulación informática para calcular el grado de sobrediagnóstico actual en los programas de cribado para detectar el cáncer de mama, una herramienta que permite ajustar las mamografías.

Los investigadores han desarrollado así un modelo basado en las técnicas de simulación de Monte Carlo que permite reproducir y calcular ese sobrediagnóstico para minimizarlo.

El estudio ha utilizado técnicas Monte Carlo que permiten obtener soluciones de problemas matemáticos o físicos por medio de pruebas aleatorias repetidas, a las que el equipo ha sumado una herramienta computacional para analizar los resultados de los actuales programas de cribado.

El investigador del departamento de Física Atómica, Molecular y Nuclear de la Universidad de Granada y uno de los autores del estudio, Antonio M. Lallena Rojo, explica que el objetivo es calcular la eficacia de los programas de cribado, con diferentes configuraciones, según el país o la comunidad.

Los programas de “screening mamográfico” pretenden detectar el cáncer de mama en estadios iniciales para incrementar las posibilidades de curación con un diagnóstico temprano, pero también presentan, entre otros problemas, el efecto de un sobrediagnóstico, una cantidad difícil de estimar en programas reales.

“El sobrediagnóstico significa que se ha detectado un tumor que nunca mostraría ningún síntoma clínico ni, por supuesto, podría causar la muerte de la paciente”, detalla Lallena.

Disminución de la mortalidad

Los programas de cribado establecen el rango de edades de las participantes y con qué periodicidad se hacen las revisiones y esta investigación ha fijado en hasta un 20 %, dependiendo de la configuración, el número de tratamientos que resultaría “inútil”.

El estudio, en el que también han participado Cristina Forastero, Luis Zamora y Damián Guirado, de los dos hospitales de Granada y el Centro de Investigación Biomédica de Epidemiología y Salud Pública (Ciberesp), ha calculado los resultados de estos modelos de cribado y su impacto real en la disminución de la mortalidad.

“Se trata de medir el beneficio de los programas de cribado que, con algunas configuraciones, es discutible. Con las técnicas Monte Carlo podemos usar datos reales de las poblaciones concretas que se quiere analizar y simular historias clínicas”, apunta Lallena.

Añade que así se pueden analizar los efectos que produce cualquiera de los elementos que intervienen en los programas de cribado, evitando sesgos y cualquier tipo de condicionamiento ético, lo que no es posible en los programas reales.

El equipo de investigadores ha analizado los resultados de un grupo real y otro de control que tendrían con media docena de programas de cribado diferentes para detectar las posibles deficiencias de cada uno y calcular el sobrediagnóstico.

“Es una herramienta que puede ser muy útil para fijar características del programa de cribado, como el rango de edad o la periodicidad de las pruebas y lograr que mejoren su eficacia”, añade el investigador de la UGR.

Los investigadores han desarrollado así un modelo basado en las técnicas de simulación de Monte Carlo que permite reproducir y calcular ese sobrediagnóstico para minimizarlo.