El elemento clave es el mayor o menor número de acinos glandulares presentes a una determinada edad
* Fecha de publicación: 7 de octubre de 2009
Una investigación de la Clínica Mayo de Estados Unidos ha revelado que existen ciertas características estructurales en el tejido de las mamas que predicen un riesgo mayor de padecer cáncer. Aseguran que un examen sobre el porcentaje de los acinos glandulares de la mama a cada edad puede determinar el riesgo individualizado que tiene cada mujer de sufrir esta enfermedad.
Los acinos glandulares son las estructuras mamarias encargadas de producir la leche en los lóbulos de las mamas. Los científicos han concluido que las mujeres más propensas a padecer cáncer de mama son quienes tienen un mayor porcentaje de estos elementos celulares. Los investigadores estadounidenses realizaron un examen de los tejidos sanos de 85 mujeres que desarrollaron este tipo de cáncer con posterioridad. Compararon los resultados con 142 muestras de mujeres de edad similar que no padecían esta enfermedad. Así determinaron diferencias sustanciales en la proporción de acinos mamarios entre mujeres sanas y mujeres afectadas por cáncer de mama.
Del mismo modo, también observaron que con el paso del tiempo, en especial al aproximarse a la menopausia, el riesgo de padecer esta enfermedad disminuye porque los lóbulos y acinos van desapareciendo. "Este proceso natural, llamado involución, se encuentra en el corazón de este factor de riesgo", asegura Lynn Hartmann, responsable del estudio. Si cuando la mujer cumple 55 años no han desaparecido la mayor parte de los lóbulos, el riesgo de padecer cáncer de mama se triplica.
Este nuevo método es más exacto para la predicción del riesgo individual que el modelo Gail del Instituto Nacional del Cáncer estadounidense. "Hasta el momento, además de los indicadores de heredabilidad, no existía un indicador independiente eficaz del riesgo de cáncer de mama", señala Hartmann. Los científicos esperan que un estudio conjunto de este nuevo modelo con otras evaluaciones en los pacientes contribuya a la mejora en la predicción de esta enfermedad.
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