¿La detección precoz del cáncer de mama se realizará en el futuro con un simple análisis de sangre?

El cáncer de mama es el tipo de cáncer más frecuente en las mujeres. Según el Instituto Robert Koch (RKI), solo en Alemania más de 70 000 mujeres lo padecen cada año. Cuanto antes se detecte y trate esta enfermedad maligna, mayores serán las posibilidades de curación. Para optimizar el éxito del tratamiento, los exámenes de detección deben detectar los tumores lo antes posible. Entre los métodos de detección del cáncer más conocidos se encuentran, además de la exploración manual, la ecografía mamaria —es decir, un examen mediante ultrasonidos— y, sobre todo, la mamografía, en la que se realizan radiografías de las mamas. Marc Mausch, un físico de Tubinga, persigue ahora con su empresa Earlytrace una vieja idea con un nuevo enfoque: una simple muestra de sangre debería bastar para detectar una enfermedad aún antes de lo que era posible hasta ahora.

La idea: ¿cómo surgió la empresa?

Quizá no estaba escrito en las estrellas, pero fue el destino lo que llevó a Marc Mausch a asistir en enero de 2024 a una conferencia en la Universidad de Tubinga. «Se trataba de la idea de que los datos biológicos presentes en la sangre permiten determinar si una persona va a enfermar en un futuro próximo, por ejemplo, de cáncer», explica Mausch. Para él, que se ha dedicado durante toda su carrera profesional al análisis de datos en el sentido más amplio, eso fue el detonante de una idea empresarial. Este físico trabaja en la Facultad de Medicina de la Universidad de Tubinga, en el área de «Métodos de Informática Médica». «Trabajaba en análisis de datos, por ejemplo, sobre el tema del COVID prolongado, pero también sobre el cáncer. No se trataba solo de investigación, sino también de infraestructura, calidad de los datos, alojamiento de datos, es decir, todos los aspectos informáticos relacionados con ello», afirma Mausch.

Sin embargo, Marc Mausch no es en absoluto un «nerd» que solo conoce su pantalla y los números. Ya había fundado con éxito una empresa anteriormente: www.arztkonsultation.de fue, en 2013, el primer proveedor de servicios digitales para consultas virtuales y sigue teniendo éxito en el mercado hoy en día. Sin embargo, Mausch abandonó la empresa al cabo de unos años, ya que estaba convencido de que la combinación de las tecnologías de la información y la medicina le depararía nuevos y apasionantes retos: «Me dediqué a la investigación para identificar temas innovadores en este ámbito, pero siempre con la idea de convertir las nuevas ideas en proyectos rentables». Y ahí estaba la idea: desarrollar una alternativa o un complemento a los exámenes de detección precoz del cáncer de mama existentes hasta entonces. Con ello, Marc Mausch también convenció al jurado del AI Incubator 2024 del Cyber Valley del estado de Baden-Württemberg: «Earlytrace» no solo recibió aquí su nombre, sino también el premio del público. «Este programa fue el comienzo de la historia de Earlytrace», afirma Mausch. «Formamos un equipo y empezamos a analizar de forma específica todos los datos de los que disponíamos».

La «necesidad»: ¿a quién beneficia la idea?

Earlytrace quiere ofrecer a las mujeres un examen de detección precoz del cáncer de mama sin dolor y sin efectos secundarios, como complemento o alternativa a los métodos ya consolidados: Como es sabido, en Alemania existe desde hace más de 20 años el programa de cribado mamográfico, que recomienda a las mujeres de entre 50 y 75 años someterse a una radiografía de mama cada dos años. Los estudios demuestran que los beneficios de la prueba superan con creces el riesgo de exposición a la radiación que conlleva. Según el RKI, la tasa de supervivencia relativa a cinco años en el cáncer de mama se sitúa actualmente por encima del 80 %; esto significa que, de cada 100 pacientes con cáncer de mama, más de 80 siguen vivas al cabo de cinco años. Sin embargo, al margen de la radiación, la mamografía resulta una prueba desagradable para muchas mujeres, ya que se comprime el tejido mamario para obtener una mejor imagen. «Una simple extracción de sangre, que ya ofrece indicios fiables de un posible cáncer de mama, puede ser una alternativa real y un gran alivio», explica Mausch, y subraya que Earlytrace no establece el diagnóstico. «Proporcionamos indicios y patrones a los médicos, que son quienes deben evaluarlos: las mujeres con este hemograma suelen padecer también cáncer de mama. Todo lo demás lo debe decidir el médico». Este recomendaría entonces, por ejemplo, una mamografía o una biopsia.

En un futuro algo más lejano, Mausch incluso querría poder predecir que una paciente tiene una gran probabilidad de desarrollar cáncer de mama, es decir, predecir la enfermedad antes incluso de que el tumor esté presente. Ya en la actualidad, el método Earlytrace permite determinar, en una fase muy temprana —es decir, mucho antes de que se pueda palpar un tumor—, si podría desarrollarse un cáncer de mama. A diferencia de la mamografía, el análisis de sangre no puede identificar en qué parte de la mama se encuentra el tumor. Por ello, Mausch considera que su solución es siempre un complemento de la mamografía o de la ecografía, por ejemplo, para realizar pruebas entre las citas de mamografía.

El USP: ¿en qué consiste la innovación?

«Earlytrace no es una única idea grandiosa, sino que se compone de muchos pequeños elementos que, por sí solos, no son revolucionarios, pero que, en su conjunto, pueden suponer una gran innovación en el ámbito del diagnóstico», explica Mausch. Uno de esos componentes es el análisis de los datos brutos de la muestra de sangre mediante inteligencia artificial. Otro es toda la infraestructura informática para la interpretación de los datos, que se pondrá a disposición de los médicos, quienes, por lo general, no cuentan con formación en informática. La idea es que los médicos envíen las muestras de sangre de sus pacientes a los laboratorios habituales. Estos laboratorios proporcionan, a través de una interfaz especial —otro elemento innovador—, los datos procesados, a los que el médico puede acceder posteriormente. El posible resultado podría ser, por ejemplo: «Con una probabilidad del 97 %, el hemograma de esta paciente presenta alteraciones que podrían indicar la presencia de un cáncer de mama». En este caso, un tratamiento en una fase muy temprana mejoraría significativamente la probabilidad de supervivencia.

Lo que suena tan obvio y sencillo es, en realidad, el resultado de un extenso trabajo de investigación. «Un nivel elevado de colesterol se detecta inmediatamente en el análisis de sangre, pero en el caso de enfermedades complejas como el cáncer, no es tan sencillo», afirma Mausch. «No hay un único valor, sino muchos que se influyen mutuamente. Un ejemplo: el valor A es peligroso, pero solo en el rango comprendido entre 60 y 80, y solo si el valor B es inferior al 10 %. Sin embargo, si el valor B supera el 30 % y, al mismo tiempo, el valor C es inferior a 10, entonces el valor A se vuelve de repente peligroso si supera los 120. Así que es muy complejo». Para que el médico pueda interpretar esos gigantescos conjuntos de datos formados por cientos de parámetros, Earlytrace crea, mediante IA, nuevos parámetros sencillos —otro pilar de la innovación— que resultan más fáciles de interpretar en lo que respecta a la probabilidad de cáncer de mama. «Existen innumerables biomarcadores, y la naturaleza nos proporciona a través de ellos información velada que, en un primer momento, no podemos descifrar. Sin embargo, podemos interpretarla si logramos desglosarla en dos o tres dimensiones. Y entonces podemos entenderla».

«Hitos»: ¿qué pasos se darán a continuación?

Actualmente, el equipo de Earlytrace sigue inmerso en el análisis de datos: «Hemos identificado diversos datos que resultan muy prometedores. Cuando estemos satisfechos con los indicadores, se publicará un artículo científico», anuncia Marc Mausch. Para él, la creación de la empresa es —por ahora— su segunda fuente de ingresos. La primera la tiene en la universidad, donde se dedica a su actividad científica, que, naturalmente, también gira en torno al análisis de datos en el ámbito médico. Tras la publicación anunciada, Mausch se ocupará más intensamente de la creación de la infraestructura informática y de las interfaces entre la consulta y el laboratorio.

Por el momento, Earlytrace, que cuenta actualmente con dos empleados, se financia con fondos privados. «Tras ganar el premio del público en el AI Incubator 2024 de Cyber Valley, hubo sin duda interesados que querían participar en la financiación posterior», explica Mausch. «Pero hasta que no hayamos dado por concluida nuestra publicación científica, no podremos comprometernos con plazos concretos. Y eso, naturalmente, disuade a los posibles inversores». Reconoce que al principio se mostraba más eufórico en lo que respecta al análisis de datos: «En Alemania es difícil obtener los datos necesarios para la investigación médica. Vengo del mundo de la física, me he dedicado a estudiar estrellas y púlsares, y allí los datos siempre estaban disponibles y eran accesibles para todos». Sin embargo, está seguro de que en la BioRegión STERN encontrará los contactos necesarios para volver a alcanzar las estrellas.