¡Se ve tan claro, que la diferencia se asemeja al antes y después de limpiar una gafas sucias!, los científicos pueden ahora utilizar una técnica desarrollada por investigadores de la UCLA y sus colegas europeos, consiste en producir imágenes tridimensionales de los tejidos del seno, estas son dos a tres veces más nitidas que las imágenes realizadas con lo actuales escáneres CT existentes en los hospitales. La técnica también utiliza una dosis más baja de radiación de rayos X que una mamografía.
 
Estas imágenes de mayor calidad podría permitir detectar tumores de mama antes y con mucha mayor precisión. La importancia de esto radica en que una de cada ocho mujeres en los Estados Unidos serán diagnosticadas con cáncer de mama durante su vida.
 
La investigación se publica en la primera edición de la revista Proceedings de la Academia Nacional de Ciencias de la semana del 22 de octubre.
 
El método más común para la detección de cáncer de mama es la mamografia digital dual-view, sin embargo no siempre tiene éxito en la identificación de tumores, dijo Jianwei (John) Miao, profesor de física y astronomía, e investigador del Instituto de Nanosistemas de California en UCLA.
 
"Si bien de uso común, la limitante es que proporciona sólo dos imágenes del tejido mamario, lo que puede explicar por qué 10 a 20 por ciento de los tumores de mama no son detectables en las mamografías", dijo Miao. "Una vista tridimensional de la mama puede ser generada por una exploración de CT, pero esto no se utiliza con frecuencia clínicamente, ya que requiere una mayor dosis de radiación que la mamografía. Es muy importante mantener  la dosis de readiación para evitar daños a este tejido sensible durante el escaneo. "

Reconociendo estas limitaciones, los científicos fueron en una nueva dirección. En colaboración con la Instalación Europea de Radiación Sincrotrón en Francia y La universidad Ludwig Maximilians de Alemania, colegas internacionales de Miao utilizaron un método de detección especial conocida como tomografía de contraste de fase para rayos X de la mama humana desde múltiples ángulos. Luego aplicaron tomografía igualmente inclinada o EST - un avanzado algoritmo de computación desarrollado por el equipo de Miao en la UCLA que permite alta calidad de reconstrucción de imágenes- a 512 de estas imágenes para producir imágenes 3-D de la mama en una resolución más alta que nunca. El proceso requiere menos radiación que una mamografía.
 
En una evaluación a ciegas, cinco radiólogos independientes de Ludwig Maximilians University consideraron que las imágenes 3-D de tejido mamario tienen mayor nitidez, contraste y más calidad en general que las imágenes creadas usando otros métodos estándar.
 
"Incluso los pequeños detalles del tumor de mama puede ser visto usando esta técnica", dijo Maximilian Reiser, director del departamento de radiología de la Universidad Ludwig Maximilians, quien aportó su experiencia médica a la investigación.
 
La tecnología de uso común hoy en día para las mamografías o imágenes de huesos de un paciente mide la diferencia de intensidad de rayos X antes y después de que pasa a través del cuerpo. Sin embargo, el contraste de fase de rayos X utilizado en las tomografías deeste estudio, mide la diferencia de oscilación de los rayos X a través del tejido normal y a través del tejido ligeramente más denso como un tumor o hueso. Mientras que un tumor mamario muy pequeño no puede absorber muchos rayos X, la forma en que cambia la oscilación de una radiografía puede ser bastante grande, dijo Miao. La tomografía de contraste de fase capta esta diferencia de la oscilación, y cada imagen hecha utilizando esta técnica contribuye a la imagen total en 3-D. Ver video
 
El algoritmo computacional desarrollado por el equipo de  Miao en la UCLA es un factor clave de este avance. Las reconstrucciones tridimensionales, como las creadas en esta investigación, se producen utilizando software sofisticado y un ordenador potente para combinar varias imágenes en una imagen 3-D, al igual que los diferentes cortes de una naranja se pueden ordenar para formar en conjunto otra naranja. Al repensar las ecuaciones matemáticas del software en uso hoy en día, el grupo de Miao desarrolló un algoritmo más potente que requiere menos "cortes" para obtener una visión total más clara de la imagen 3-D.
 
"La tecnología actual utilizada en mamografías ha existido por más de 100 años", dijo Paola Coan, profesor de rayos X en la Ludwig Maximilians University. "Queremos ver la diferencia entre el tejido sano y el cáncer a través de los rayos X, y esa diferencia puede ser muy difícil de ver, sobre todo en el pecho, cunado se usan técnicas estándar. La idea que utilizamos aquí es combinar la tomografía con contraste de fase EST, y esta combinación es lo que nos dio mucha mayor calidad de imágenes 3-D que nunca. "
 
Si bien esta nueva tecnología es como una llave en una cerradura, la puerta sólo se abre - trayendo la alta resolución en 3-D a las clínicas- con nuevos avances tecnológicos, dijo Alberto Bravin, físico general del laboratorio de investigación biomédica de la Instalación Europea de Radiación Sincrotrón. Añadió que la tecnología todavía está en la fase de investigación y no estará disponible para los pacientes durante algún tiempo.
 
"Una fuente de rayos X de alta calidad es un requisito absoluto para que esta técnica", dijo Bravin. "Aunque podemos demostrar el poder de nuestra tecnología, la fuente de rayos X debe provenir de un dispositivo lo suficientemente pequeño para que se convierta comúnmente utilizada para el cribado del cáncer de mama. Muchos grupos de investigación están trabajando activamente para desarrollar esta pequeña fuente de rayos X. Una vez que este obstáculo se supere, nuestra investigación estará a punto de hacer un gran impacto en la sociedad. "
 
Estos resultados representan los esfuerzos de colaboración de los autores principales Miao, Bravin y Coan. Hubo contribuciones significativas de Yunzhe Zhao primer co-autor recientemente graduado de doctorado de la UCLA en el laboratorio de Miao, y Emmanuel Brun, un científico que trabaja con Bravin y Coan. Otros co-autores incluyen Zhifeng Huang de la UCLA y Sztrókay Aniko, Paul Claude Diemoz, Liebhardt Susanne, Mittone Alberto y Sergei Gasilov de de Universidad Ludwig Maximilians .
 
La investigación fue financiada por la UC Discovery / Tecnologías Tomosoft, el Instituto Nacional de Ciencias Médicas Generales, una división de los Institutos Nacionales de Salud, y la Deutsche Forschungsgemeinschaft-Cluster de Excelencia centro de Munich para Advanced Photonics.

Fuente: UCLA News release 22 de octubre de 2012