Entrevista en Radio UDEM de Explorando la Ciencia

En este programa de divulgación científica se aborda el problema del cáncer de mama como una de las principales causas de morbilidad y mortalidad en mujeres a nivel mundial y en México, destacando la relevancia de la detección temprana como estrategia fundamental para mejorar el pronóstico clínico y la supervivencia. Durante la entrevista se presentan estadísticas generales sobre la incidencia de la enfermedad, así como una revisión de los métodos de detección actualmente utilizados, sus alcances y limitaciones, particularmente en términos de accesibilidad, costos e infraestructura requerida.

Posteriormente, se expone el proyecto de investigación titulado “Biomarker discovery for early breast cancer diagnosis using machine learning on transcriptomic data for biosensor development”, en el cual se describe un enfoque de medicina molecular apoyado en técnicas de aprendizaje automático para el análisis de datos transcriptómicos a gran escala. Se explica, en un lenguaje accesible para público general, cómo el uso de inteligencia artificial permite identificar biomarcadores asociados al cáncer de mama con alto potencial diagnóstico, capaces de distinguir entre muestras sanas y cancerosas en etapas tempranas de la enfermedad.

Finalmente, el programa enfatiza el componente de innovación tecnológica del estudio, orientado al desarrollo futuro de biosensores portátiles, más económicos y potencialmente más accesibles que las pruebas moleculares convencionales como la PCR. Se discuten las implicaciones científicas, clínicas y sociales de este enfoque, subrayando su posible contribución al fortalecimiento de programas de detección oportuna, a la democratización del acceso al diagnóstico y a la reducción del impacto del cáncer de mama en contextos con recursos limitados.