{"id":207096,"date":"2026-07-21T10:28:07","date_gmt":"2026-07-21T09:28:07","guid":{"rendered":"https:\/\/helloproject.es\/vigilancia\/un-estudio-evaluara-como-predecir-el-riesgo-individual-de-cancer-de-mama\/"},"modified":"2026-07-21T10:28:07","modified_gmt":"2026-07-21T09:28:07","slug":"un-estudio-evaluara-como-predecir-el-riesgo-individual-de-cancer-de-mama","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/helloproject.es\/vigilancia\/un-estudio-evaluara-como-predecir-el-riesgo-individual-de-cancer-de-mama\/","title":{"rendered":"Un estudio evaluar\u00e1 c\u00f3mo predecir el riesgo individual de c\u00e1ncer de mama"},"content":{"rendered":"<p>Las mamograf\u00edas que ofrece el Sistema Nacional de Salud seg\u00fan la edad y los antecedentes familiares son actualmente la mejor herramienta para detectar de forma precoz el c\u00e1ncer de mama. Sin embargo, ya se ensayan m\u00e9todos m\u00e1s precisos que incorporan otros factores relacionados con la probabilidad de desarrollar la enfermedad.<\/p>\n<p>MamoRisk, un proyecto liderado por el Instituto de Investigaci\u00f3n Sanitaria de Santiago de Compostela (IDIS), el Centro Nacional de Investigaciones Oncol\u00f3gicas (CNIO) y el Instituto de Investigaci\u00f3n Sanitaria Galicia Sur (IISGS), busca validar en Espa\u00f1a un modelo estad\u00edstico que combina informaci\u00f3n gen\u00e9tica, familiar, cl\u00ednica, epidemiol\u00f3gica y mamogr\u00e1fica.<\/p>\n<p>MamoRisk\u00a0busca validar en Espa\u00f1a un modelo estad\u00edstico que combina informaci\u00f3n gen\u00e9tica, familiar, cl\u00ednica, epidemiol\u00f3gica y mamogr\u00e1fica<\/p>\n<p>\u201cEl uso del modelo de riesgo, tras su validaci\u00f3n con MamoRisk, podr\u00eda mejorar sustancialmente la detecci\u00f3n precoz del c\u00e1ncer de mama\u201d, se\u00f1ala el equipo del proyecto.<\/p>\n<p>\u201cMamoRisk proporciona el equivalente a \u2018una calculadora\u2019 donde se introducen los factores de riesgo de cada mujer y se obtiene una clasificaci\u00f3n de riesgo bajo, intermedio y alto, a dos y cinco a\u00f1os vista\u201d, explica el equipo investigador.<\/p>\n<p>La validaci\u00f3n es un paso imprescindible antes de plantear la incorporaci\u00f3n del modelo a los programas de cribado poblacional.<\/p>\n<p>                        <a href=\"https:\/\/www.agenciasinc.es\/Noticias\/Los-modelos-de-prediccion-del-cancer-de-mama-son-poco-precisos-en-mujeres-con-antecedentes-familiares\"><br \/>\n                            <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/cdn.agenciasinc.es\/var\/ezwebin_site\/storage\/images\/noticias\/los-modelos-de-prediccion-del-cancer-de-mama-son-poco-precisos-en-mujeres-con-antecedentes-familiares\/12405167-1-esl-MX\/Los-modelos-de-prediccion-del-cancer-de-mama-son-poco-precisos-en-mujeres-con-antecedentes-familiares.jpg\" alt=\"Los modelos de predicci\u00f3n del c\u00e1ncer de mama son poco precisos en mujeres con antecedentes familiares\" title=\"Los modelos de predicci\u00f3n del c\u00e1ncer de mama son poco precisos en mujeres con antecedentes familiares\" class=\"small_fotoderecha_img\" loading=\"lazy\" \/><br \/>\n                        <\/a><\/p>\n<p>                    <a href=\"https:\/\/www.agenciasinc.es\/Noticias\/Los-modelos-de-prediccion-del-cancer-de-mama-son-poco-precisos-en-mujeres-con-antecedentes-familiares\" class=\"small_fotoderecha_titulo\"><\/a><\/p>\n<h3 class=\"small_fotoderecha_titulo\">Los modelos de predicci\u00f3n del c\u00e1ncer de mama son poco precisos en mujeres con antecedentes familiares<\/h3>\n<p>                    <\/p>\n<p>                                                                                                                                                <a href=\"https:\/\/www.agenciasinc.es\/Autor\/SINC\"><br \/>\n                                        SINC<br \/>\n                                        <\/a>                                                                                                <\/p>\n<p><a><\/a><\/p>\n<h2>Diez mil participantes<\/h2>\n<p>El estudio ha comenzado en Galicia, donde mujeres diagnosticadas de c\u00e1ncer de mama y mujeres sanas han empezado a recibir invitaciones para participar. Tambi\u00e9n se desarrollar\u00e1 en Madrid, Cantabria, Castilla-La Mancha, Murcia, Extremadura, Asturias, Castilla y Le\u00f3n, Andaluc\u00eda, Arag\u00f3n, Catalu\u00f1a, La Rioja, Comunidad Valenciana y Canarias.<\/p>\n<p>En total, participar\u00e1n 4 000 mujeres diagnosticadas de c\u00e1ncer de mama y a 6 000 sanas<\/p>\n<p>En total, participar\u00e1n 4 000 mujeres diagnosticadas de c\u00e1ncer de mama y a 6 000 sanas. Las voluntarias se seleccionar\u00e1n de forma aleatoria entre mujeres con al menos seis a\u00f1os de seguimiento en los programas de detecci\u00f3n precoz de las 14 comunidades aut\u00f3nomas.<\/p>\n<p>El equipo recopilar\u00e1 sus\u00a0datos cl\u00ednicos y epidemiol\u00f3gicos y obtendr\u00e1 informaci\u00f3n gen\u00e9tica a partir de una muestra de saliva. Despu\u00e9s aplicar\u00e1 el modelo y comparar\u00e1 sus predicciones con lo ocurrido durante los a\u00f1os de seguimiento.<\/p>\n<p>Si la herramienta demuestra eficacia y se incorpora a los programas de cribado y las mujeres con mayor probabilidad de desarrollar c\u00e1ncer podr\u00edan recibir un seguimiento m\u00e1s estrecho<\/p>\n<p>Si la herramienta demuestra su eficacia y se incorpora a los programas de cribado, las mujeres con mayor probabilidad de desarrollar c\u00e1ncer podr\u00edan recibir un seguimiento m\u00e1s estrecho. El objetivo ser\u00eda detectar antes la enfermedad o, cuando fuera posible, aplicar medidas preventivas espec\u00edficas.<\/p>\n<p><a><\/a><\/p>\n<h2>Gen\u00e9tica e im\u00e1genes<\/h2>\n<p>MamoRisk comienza con la recogida de datos cl\u00ednicos y epidemiol\u00f3gicos y de muestras biol\u00f3gicas. Las siguientes fases incluyen el an\u00e1lisis gen\u00e9tico y el estudio de las mamograf\u00edas mediante inteligencia artificial. Por \u00faltimo, se evaluar\u00e1 la eficacia del modelo.<\/p>\n<p>Manuela Gago, del IDIS, coordina la selecci\u00f3n y el reclutamiento de las participantes y la recogida de los datos cl\u00ednicos. Anna Gonz\u00e1lez-Neira y Guillermo Pita, del CNIO, se encargan del estudio gen\u00e9tico y de estimar el riesgo gen\u00e9tico de desarrollar c\u00e1ncer de mama. Jos\u00e9 Esteban Castelao, del IISGS, aplica la inteligencia artificial al an\u00e1lisis de las mamograf\u00edas.<\/p>\n<p>El proyecto cuenta tambi\u00e9n con la colaboraci\u00f3n de Antonis Antoniou, catedr\u00e1tico de Predicci\u00f3n de Riesgo de C\u00e1ncer de la Universidad de Cambridge.<\/p>\n<p><a><\/a><\/p>\n<h2>Factores de riesgo<\/h2>\n<p>El modelo que validar\u00e1 MamoRisk utiliza el algoritmo BOADICEA, que combina informaci\u00f3n gen\u00e9tica, familiar, cl\u00ednica y epidemiol\u00f3gica para calcular las probabilidades individuales de desarrollar c\u00e1ncer de mama y ovario.. Entre ellas se encuentran las localizadas en los genes BRCA1 y BRCA2, asociadas a un riesgo alto, junto con otras de efecto moderado o menor impacto, pero presentes en una proporci\u00f3n amplia de la poblaci\u00f3n.<\/p>\n<p>Se han identificado centenares de variantes gen\u00e9ticas relacionadas con un mayor riesgo de c\u00e1ncer de mama<\/p>\n<p>Tambi\u00e9n influyen factores no gen\u00e9ticos. Un estilo de vida con bajo consumo de alcohol, actividad f\u00edsica y prevenci\u00f3n de la obesidad tras la menopausia se ha relacionado con una reducci\u00f3n del 20 % del riesgo de desarrollar c\u00e1ncer de mama.<\/p>\n<p>El Ministerio de Ciencia, Innovaci\u00f3n y Universidades financia MamoRisk con 1,2 millones de euros procedentes del programa europeo NextGenerationEU, a trav\u00e9s de la convocatoria de Medicina Personalizada de Precisi\u00f3n del Instituto de Salud Carlos III.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Las mamograf\u00edas que ofrece el Sistema Nacional de Salud seg\u00fan la edad y los antecedentes familiares son actualmente la mejor herramienta para detectar de forma precoz el c\u00e1ncer de mama. Sin embargo, ya se ensayan m\u00e9todos m\u00e1s precisos que incorporan otros factores relacionados con la probabilidad de desarrollar la enfermedad. 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