Tejido alrededor de microcalcificaciones mamarias aporta información diagnóstica clave

Los clínicos utilizan su morfología y distribución para evaluar lesiones mamarias sospechosas y decidir si se necesita una investigación diagnóstica adicional. Sin embargo, esta evaluación basada en imágenes se ha centrado principalmente en los propios depósitos calcificados, dejando poco clara la posible contribución diagnóstica del tejido cercano.

Un nuevo estudio arroja luz sobre este tejido circundante y muestra que el área inmediatamente alrededor de las microcalcificaciones mamarias puede contener información diagnóstica más sólida que el núcleo calcificado por sí solo.

Investigadores de la Vrije Universiteit Brussel (VUB)-imec y UZ Brussel utilizaron microtomografía computarizada tridimensional de alta resolución para examinar microcalcificaciones mamarias individuales a escala micrométrica. Analizaron 94 bloques de biopsia mamaria incluidos en parafina con una resolución espacial de aproximadamente 8 μm, segmentando 3.504 microcalcificaciones individuales.

A continuación, se utilizaron características radiómicas cuantitativas extraídas de estas imágenes para entrenar clasificadores de aprendizaje automático con el fin de predecir si las lesiones mamarias correspondientes eran histopatológicamente benignas o malignas.

Para distinguir la contribución diagnóstica del núcleo calcificado de la del tejido cercano, los investigadores variaron la ventana de preprocesamiento de la imagen manteniendo constante la máscara de segmentación. También expandieron y contrajeron las máscaras de microcalcificación y extrajeron características de capas concéntricas dentro y fuera del núcleo calcificado. En conjunto, estos enfoques les permitieron evaluar si la información diagnóstica persistía cuando el propio depósito de calcio se excluía del análisis.

El rendimiento de la clasificación mejoró cuando se incorporó el tejido circundante al análisis. Ampliar la ventana de preprocesamiento alrededor de una máscara de calcificación inalterada aumentó el área bajo la curva ROC (AUC) de 0,688 a 0,811. De forma similar, una dilatación moderada de las máscaras de segmentación para incluir tejido adyacente elevó el AUC de aproximadamente 0,689 a 0,813.

Los clasificadores entrenados exclusivamente con capas concéntricas de tejido mantuvieron un AUC de aproximadamente 0,81, comparable al de los modelos que incluían tanto el núcleo calcificado como su microambiente circundante.

Los hallazgos se publicaron en Breast Cancer Research bajo el título “La microtomografía computarizada radiómica revela la interfaz entre la microcalcificación y el tejido circundante como epicentro diagnóstico de las microcalcificaciones mamarias”. En el estudio participaron el Departamento de Electrónica e Informática (ETRO)-imec de la VUB, el Laboratorio de Patología Experimental de la VUB y los Departamentos de Patología y Radiología de UZ Brussel.

Los investigadores señalaron que el enfoque ex vivo de microtomografía computarizada no significa que actualmente puedan resolverse las mismas estructuras con la imagenología mamaria clínica convencional. Harán falta más validación y análisis histológico para identificar las estructuras tisulares y los tipos celulares que contribuyen a la señal diagnóstica.

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