Una investigadora mexicana ha desarrollado una plataforma tecnológica que apoya en la detección de biomarcadores tumorales de cáncer de mama en aliento humano, mediante tecnología a distancia y técnicas de inteligencia artificial.
Alejandra Carlos Mancilla, profesora investigadora del Centro de Investigación, Innovación y Desarrollo Tecnológico de la Universidad del Valle de México, campus Guadalajara Sur, explicó que el proyecto consta de dos partes y la primera es la toma de muestra de aliento del paciente a través de una “breathbag” o bolsa de aire.
Este dispositivo sirve para que se pueda analizar el aliento de las personas, el cual varía de composición química de acuerdo a las enfermedades ya que se produce un desbalance en el sistema metabólico.
La bolsa captura el aliento y mediante cromatografía de gases acoplada a espectrometría de masas, permite el análisis cualitativo y cuantitativo de la composición del aliento.
En el caso de una persona afectada por cáncer de mama, pulmonar, enfermedades gástricas, cirrosis, diabetes y otros padecimientos, se revela la presencia de sustancias volátiles específicas de cada enfermedad que sirven de marcadores y posibilitan el diagnóstico.
Estos datos son comprobados en personas sanas y personas con diversos tipos de padecimientos. Por ello, se hace posible la detección de marcadores de cáncer, en este proyecto especialmente el de mama, indicó la doctora Carlos Mancilla.
Según la doctora, el funcionamiento de este dispositivo es similar al del alcoholímetro, pero al soplar la información se almacena en Internet.
La investigadora ha sido la encargada de crear la plataforma para acceder a esta información desde cualquier dispositivo, ya sea computador portátil, tableta, celular, que cuente con algún sistema operativo Android, iOS y Windows. En el proyecto también participan las empresas Infenefni y Rodas.
Esta información se encuentra disponible las 24 horas, los siete días de la semana, y la plataforma brinda recomendaciones a los pacientes acerca de la enfermedad, hospitales y médicos cerca de su ubicación geográfica.
Además cuenta con tecnologías como la integración de redes sociales para dar soporte a técnicas de minería de opiniones, inteligencia colectiva y el uso de tecnologías semánticas como OWL (Web Ontology Languaje) y Linked Data.
“El beneficio mayor será que se pueda detectar en una fase temprana para que se lleve el tratamiento adecuado e incrementen las posibilidades de vencerlo”, dijo la científica mexicana.
