MEXICANA CREA DISPOSITIVO PARA DETECTAR CÁNCER DE MAMA A TRAVÉS DEL ALIENTO

Foto: iSanidad

Guadalajara, Jalisco, 20 de mayo de 2022.

La profesora investigadora del Centro de Investigación, Innovación y Desarrollo Tecnológico de la Universidad del Valle de México, campus Guadalajara Sur, Alejandra Carlos Mancilla, desarrolló un novedoso dispositivo para poder detectar cáncer de mama.

El proyecto consta de dos partes, la primera es la toma de muestra del aliento del paciente a través de una “breathbag” o bolsa de aire.

Después el dispositivo sirve analiza 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.

Los pacientes de cáncer de mama, enfermedad pulmonar, enfermedades gástricas, cirrosis, diabetes y otros padecimientos, tienen en el aliento sustancias volátiles que son específicas de cada enfermedad, mismas que sirven de marcadores y posibilitan el diagnóstico.

Estas sustancias hacen 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 también desarrolló 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, proyecto en el que 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.

*Con información de: Agencia ID