El proyecto “Diagnóstico de cáncer de próstata basado en sonoelastografía” busca implementar una nueva técnica de imagenología que incremente la certeza en el diagnóstico. “La ecografía transrectal solo llega a un 65%; además, los médicos siempre usan el tacto para sentir nódulos más duros que el tejido normal como un indicador de patología”, refiere el Dr. Ing. Benjamín Castañeda, investigador responsable del proyecto y docente del Departamento de Ingeniería de la PUCP.

Frente a esta necesidad, nace la idea de emplear nuevas técnicas como la sonoelastografía, en la que mediante el uso de una camilla vibratoria y un ecógrafo con ultrasonido, se obtiene una imagen que permite diferenciar claramente un tejido sospechoso de cáncer de uno sano, sin necesidad de realizar numerosas biopsias para confirmar el diagnóstico (1 o 2 en lugar de 12 o 14).

Por otro lado, el proyecto “Caracterización ultrasónica de tejidos utilizando coeficientes de retrodispersión” emplea ondas ultrasónicas para estimar parámetros relacionados a la microestructura tisular, a modo de una “biopsia no invasiva”, para un diagnóstico más eficaz del cáncer de mama.

“Lo que nosotros proponemos hacer con esta investigación es cambiar el paradigma de cómo se hace la detección y el diagnóstico de esta enfermedad. Queremos que sea objetivo, basado en números, en donde cada punto de la imagen generada le dé al médico el valor de una propiedad del tejido”, señala el Dr. Ing. Roberto Lavarello, responsable del proyecto y docente del Departamento de Ingeniería de la PUCP.

La Dirección de Gestión de la Investigación (DGI) del Vicerrectorado de Investigación de la PUCP promueve ambas investigaciones que, además, cuentan con el respaldo de Oncosalud, el Laboratorio de Imágenes Médicas de la PUCP y otras dos universidades (la Universidad de Rochester en el primero y la Universidad de Illinois at Urbana-Champaign en el segundo).