Autor: Dr Javier Gómez-Pedroso Rea

Introducción: el reto del cáncer de mama en México

El cáncer de mama es una enfermedad que ocurre cuando las células mamarias crecen de manera descontrolada, formando tumores que pueden invadir tejidos cercanos y diseminarse a otros órganos. Es una de las principales causas de muerte en mujeres en todo el mundo, pero en México su impacto es aún más grave: es la primera causa de muerte por cáncer en mujeres desde hace casi dos décadas—con más de 30,000 casos nuevos y cerca de 7,900 defunciones cada año. Esto equivale a alrededor de 21 mujeres que mueren cada día por cáncer de mama en nuestro país. Cada 19 de octubre, se conmemora el Día Internacional de la Lucha contra el Cáncer de Mama, una fecha que recuerda la importancia de la detección oportuna, honra a las mujeres que enfrentan la enfermedad y promueve la cultura de la prevención. A pesar de esta conmemoración, México sigue enfrentando un reto monumental: más del 60% de los diagnósticos ocurren en etapas avanzadas (III o IV), lo que reduce dramáticamente las posibilidades de curación. En contraste, en países de altos ingresos, la mayoría de los casos se detecta en etapas tempranas, lo que permite una sobrevida superior al 90%. Este panorama revela no sólo una brecha tecnológica entre países, sino también una batalla cultural: la desinformación, los tabúes y el miedo siguen siendo obstáculos persistentes.

La detección tradicional: un logro con límites

Durante décadas, la mamografía ha sido la herramienta más importante para la detección temprana del cáncer de mama. Su capacidad para identificar lesiones antes de que sean palpables ha salvado miles de vidas. Los estudios confirman que la mamografía reduce la mortalidad por cáncer de mama entre un 20 y 40% en mujeres de 40 a 69 años. Sin embargo, tiene limitaciones: en mujeres con mamas densas puede ser menos precisa, puede generar falsos positivos y en ocasiones es necesario recurrir a estudios complementarios como ultrasonido o resonancia magnética. Por ello, se recomienda siempre complementar con exploración clínica realizada por un profesional de la salud.

De la detección a la predicción personalizada

El futuro de la oncología mamaria se dirige hacia un modelo de predicción personalizada. Esto significa no solo detectar el cáncer en fases tempranas, sino anticipar qué mujeres tienen mayor riesgo de desarrollarlo y cómo responderán a los tratamientos disponibles. La Inteligencia Artificial (IA) y los perfiles genómicos son los pilares de este cambio.

• Inteligencia Artificial (IA): algoritmos avanzados analizan miles de mamografías e identifican patrones imperceptibles al ojo humano. Se ha demostrado que pueden incrementar la detección hasta en un 20%, reducir falsos positivos y liberar tiempo a los radiólogos para casos más complejos.

• Perfiles genómicos: más allá de las mutaciones BRCA1 y BRCA2, existen paneles que permiten calcular el riesgo individual de cada mujer. En pacientes ya diagnosticadas, pruebas como Oncotype DX y MammaPrint ayudan a predecir si realmente necesitan quimioterapia o pueden optar por terapias menos agresivas, evitando efectos adversos innecesarios.

• Medicina de precisión: integrar IA e información genética permite ofrecer tratamientos más efectivos y con menos toxicidad, adaptados a las características de cada paciente.

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El papel de la innovación en México

En México, la incorporación de IA y perfiles genómicos es todavía limitada. Algunas instituciones privadas han comenzado a aplicarlas, pero en el sistema público su acceso es casi inexistente. Los principales retos son la falta de recursos, la necesidad de capacitación médica y la desigualdad en acceso. El futuro debe orientarse hacia un modelo híbrido: detección tradicional como base sólida, IA supervisada para mejorar la precisión diagnóstica y perfiles genómicos para personalizar los tratamientos. Lograr que estas tecnologías estén disponibles de manera equitativa es un desafío que debe abordarse con urgencia.

Mitos, leyendas y la realidad humana

A pesar de los avances tecnológicos, aún persisten creencias que retrasan el diagnóstico:

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Estos mitos son reflejo de la falta de información y del peso de los tabúes culturales. Muchas mujeres retrasan la consulta por miedo, vergüenza o desconfianza en el sistema de salud. La realidad es que la tecnología no sustituye la decisión de atenderse a tiempo. Mientras la ciencia avanza hacia la predicción con IA y genómica, es indispensable fortalecer la educación comunitaria, fomentar la autoexploración y generar confianza en los servicios médicos.

Conclusión

El cáncer de mama es un desafío que combina ciencia, sociedad y cultura. La detección temprana ha sido fundamental, pero el futuro será anticipar riesgos y personalizar tratamientos. La IA y los perfiles genómicos ofrecen una oportunidad única de transformar la historia de esta enfermedad en México, siempre bajo supervisión médica. Sin embargo, la tecnología más avanzada no tendrá impacto si no se da el paso más sencillo y humano: informarnos, derribar mitos y revisarnos a tiempo. Hoy, la detección salva vidas; mañana, la predicción podrá salvar aún más.

Referencias

• INEGI. Estadísticas de mortalidad 2024.

• Secretaría de Salud. Informe técnico de cáncer en México, 2023.

• NCCN Clinical Practice Guidelines in Oncology: Breast Cancer, Version 1.2025.

• American Cancer Society. Breast Cancer Facts & Figures 2023–2025.

• Globocan 2020. Breast cancer fact sheet.

• Guía de Práctica Clínica. Diagnóstico y tratamiento del cáncer de mama, México, 2023.

• ESMO Congress 2024. Advances in AI for breast imaging.

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Autor: Dr. Yosafat Audiffred Montaño - Director Médico de Lonvida.

Cuando hablamos de medicina regenerativa, muchas personas piensan en tratamientos cosméticos: mejorar la piel, eliminar arrugas, revitalizar el rostro. Pero ese es solo un uso superficial. En realidad, la medicina regenerativa tiene un potencial mucho más profundo: apoyar tejidos, órganos y sistemas para que funcionen mejor, se reparen mejor, y nos acompañen por más años con calidad.

En la medicina regenerativa actual, nos interesa no solo enfocarnos no en “verse más joven”, sino en vivir más sanos, retardar el deterioro funcional, prevenir enfermedades crónicas y conservar la calidad de vida. 

¿Qué entendemos por medicina regenerativa?

La medicina regenerativa busca restaurar la estructura y función de tejidos que han sido dañados por enfermedad, envejecimiento o desgaste. No sólo “parchar”, sino regenerar. Puede involucrar:

• Células madre (como células troncales mesenquimales)
  
  
• Exosomas
  
  
• Factores de crecimiento
  
  
• Ingeniería de tejidos, biomateriales, andamiajes (scaffolds) actualmente en investigación
  
  
• Terapias génicas para reparar daños celulares actualmente en investigación
  
  

Su objetivo no es necesariamente hacer más estético, sino recuperar la vitalidad funcional de órganos, articulaciones, músculos, huesos, sistema inmunológico, etc.

¿Por qué es relevante para una longevidad saludable?

La vejez no es solo “arrugas y flacidez”: es la acumulación progresiva de daños celulares, desgaste en órganos, pérdida de capacidad regenerativa, inflamación crónica, disfunción mitocondrial, entre otros. La medicina regenerativa actúa sobre algunos de esos factores fundamentales.

Algunas evidencias científicas:

• En modelos animales, la trasplantación de células madre mejoró la capacidad de regeneración, aumentó la fuerza y la duración de la vida saludable.
  
  
• Revisiones recientes exploran el uso de células mesenquimales en ensayos clínicos para condiciones de envejecimiento, con resultados prometedores en fragilidad física, mejora funcional e incluso retraso de procesos degenerativos.
  
  
• Los avances recientes en medicina regenerativa apuntan a que estas terapias podrían pasar de ser intervenciones puntuales a estrategias integradas dentro de planes de longevidad.
  
  

En resumen: no se trata solo de “reparar algo que está roto”, sino de mantener activos los mecanismos de reparación de tu propio organismo a lo largo del tiempo.

Mecanismos clave que usamos en la medicina regenerativa (y que se ven en la ciencia)

1. Estimular la célula madre interna
   
   Muchas terapias buscan reactivar las células madre residuales que ya posees, que con la edad pierden función. Al dar señales correctas (crecimiento, soporte epigenético, control oxidativo), podemos “despertarlas”.
   
   
2. Entregar células mesenquimales externas
   
   Células mesenquimales donantes, bien seleccionadas, pueden migrar al tejido dañado, secretar factores terapéuticos (secretoma), modular la inflamación y favorecer regeneración.
   
   
3. Uso de exosomas y factores de reparación
   
   A veces no necesitamos las células completas, sino sus “mensajeros” (exosomas) con microRNAs y proteínas que inducen reparación en células dañadas.
   
   
4. Reparación del nicho y ambiente celular
   
   No basta tener células: su entorno (matriz extracelular, vasculatura, nutrientes, señales hormonales) debe estar sano. Por eso combinamos regenerativa con intervenciones de estilo de vida (nutrición, ejercicio, sueño, control de inflamación) para optimizar el “suelo” donde crecen las células.
   
   
5. Control del envejecimiento celular
   
   Parte del deterioro viene de daños al ADN, senescencia celular, acortamiento de telómeros, estrés oxidativo, disfunción mitocondrial. Las terapias regenerativas pueden mitigar esos factores si van bien diseñadas.
   
   

¿Cómo mejora tu vida práctica?

• Menos dolor y mejor función: articulaciones, músculos, cartílagos que recobran salud ayudan a mantener movilidad.
  
  
• Recuperación más rápida: frente a lesiones o desgaste, tienes una mejor capacidad de restauración.
  
  
• Resistencia a enfermedades crónicas: órganos vitales (corazón, riñón, hígado, sistema nervioso) mejor asistidos tienen menor probabilidad de fallo prematuro.
  
  
• Bienestar general prolongado: energía, claridad mental, capacidad física prolongada.
  
  
• Menos intervenciones drásticas: si los tejidos se mantienen funcionales, la necesidad de cirugías mayores u otros procedimientos invasivos disminuye.
  
  

Retos, límites y precauciones

• No todo se puede regenerar: en muchos casos, se necesita combinar regenerativa con otras estrategias (control metabólico, estilo de vida, medicina de soporte).

Conclusión

La medicina regenerativa es mucho más que estética. En la actualidad la vemos como una estrategia clave hacia una longevidad funcional: no solo vivir más años, sino con mejor salud, con menos enfermedades, con recuperación eficiente y con una calidad de vida real. 

Al combinar terapias regenerativas con diseño inteligente de estilo de vida y diagnóstico de precisión, transformamos el envejecimiento en un proceso manejable, con más control, con más dignidad.

Referencias científicas (formato Vancouver)

1. Zhang Y, et al. Advances in stem cell medicine and longevity research. npj Regen Med; 2023.
   
   
2. Garay RP, et al. Recent clinical trials with stem cells to slow or reverse normal aging processes. Front Aging; 2023.
   
   
3. Montserrat-Vazquez S, et al. Transplanting rejuvenated blood stem cells extends lifespan of aged immunocompromised mice. npj Regenerative Medicine; 2022.
   
   
4. Altyar AE, et al. Future regenerative medicine developments and their challenges. [revista]; 2023.

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Autores: Dr. Ranferi Gaona Arreola (1), Dr. Miguel Ángel Robles Carmona (2) Ginecología, Obstetricia, Biología de la Reproducción Humana (1,2) Centro Especializado en Esterilidad y Reproducción Humana, Ciudad de México.

La infertilidad es un problema de salud global que afecta a millones de parejas. 

Según la Organización Mundial de la Salud (OMS), se estima que una de cada seis parejas en edad reproductiva enfrenta problemas para concebir. El diagnóstico temprano puede hacer una diferencia significativa, no solo al aumentar las oportunidades de concepción, sino también al permitir opciones de tratamiento más efectivas. En los últimos años, los biomarcadores y la inteligencia artificial (IA) han emergido como herramientas prometedoras en este campo, ofreciendo diagnosis más precisas y personalizadas.

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Biomarcadores y su Importancia.

Los biomarcadores son sustancias biológicas que pueden indicar un proceso fisiológico o patológico. En el contexto de la infertilidad, pueden ser hormonas, factores genéticos o proteínas que reflejan la salud reproductiva de una persona. La evaluación del perfil hormonal por ejemplo, permite a los médicos entender cómo funcionan los ovarios y si existen irregularidades que puedan afectar la fertilidad. Un estudio reciente ha demostrado que los niveles de hormonas como la Hormona Antimülleriana, estrógeno y la progesterona pueden ofrecer una visión reveladora sobre la reserva ovárica y la capacidad de ovulación de las mujeres (González et al., 2022).

Además, se ha sugerido que biomarcadores genéticos pueden ayudar a identificar condiciones subyacentes tales como el síndrome de ovario poliquístico o componentes del factor masculino, que afectan el espermatozoide. La detección temprana de estas condiciones puede facilitar intervenciones tempranas y mejorar las tasas de concepción.

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Inteligencia Artificial en la Evaluación de la Fertilidad.

La inteligencia artificial ha revolucionado muchos campos de la medicina, y el diagnóstico de la infertilidad no es una excepción. Las herramientas de la Inteligencia Artificial pueden analizar grandes volúmenes de datos, identificando patrones que no son fácilmente visibles para los médicos. Un estudio reciente mostró que algoritmos de aprendizaje automático pueden predecir con una precisión del 92% el éxito de tratamientos de fertilidad basándose en datos de biomarcadores y antecedentes clínicos (Núñez et al., 2023).

Estos sistemas no solo mejoran la precisión del diagnóstico, sino que también permiten el desarrollo de tratamientos personalizados. Por ejemplo, una mujer que presenta un perfil hormonal específico y otros biomarcadores asociados podría beneficiarse de un protocolo de tratamiento ajustado a sus necesidades individuales, en lugar de un enfoque genérico.

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Desafíos Éticos y Futuro de la Tecnología

A pesar de los avances prometedores, la implementación de biomarcadores e inteligencia artificial también plantea desafíos éticos. La privacidad de los datos es una preocupación constante, especialmente cuando se trata de información sensible relacionada con la salud reproductiva. Además, es crucial asegurar que estas tecnologías sean accesibles para todos, independientemente de su situación socioeconómica.

Otra consideración es el potencial de sesgos en los algoritmos de la Inteligencia Artificial, que pueden resultar en diagnósticos erróneos si se entrenan con datos que no representan adecuadamente diversas poblaciones. A medida que avancemos hacia un futuro donde estas tecnologías sean más comunes, es esencial abordar estos desafíos para maximizar sus beneficios.

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Conclusión

El diagnóstico temprano de infertilidad a través de biomarcadores e inteligencia artificial representa una revolución en la salud reproductiva. Al combinar la biología con la tecnología avanzada, podemos identificar problemas de fertilidad de manera más rápida y precisa, ofreciendo a las parejas una mejor oportunidad de concebir. A medida que continuamos investigando y desarrollando estas herramientas, es fundamental hacerlo de una manera ética e inclusiva, asegurando que todos tengan acceso a los beneficios de estos avances científicos.

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Referencias

1. González, M., Rodríguez, P., & Fernández, J. (2022). Evaluación del perfil hormonal en mujeres con problemas de fertilidad: un enfoque desde los biomarcadores. *Revista de Fertilidad y Salud Reproductiva*, 12(4), 245-253.

2. Núñez, O., García, L., & Martínez, J. (2023). Aplicación de inteligencia artificial en el diagnóstico y tratamiento de la infertilidad: un estudio prospectivo. *Journal of Reproductive Medicine*, 67(2), 102-110.

3. López, A., Esteban, S., & Ruiz, R. (2023). Los biomarcadores como indicadores de salud reproductiva: Revisión y perspectivas. *Reproductive BioMedicine Online*, 47(1), 15-25.

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