La académica del departamento de Ciencias de la Salud de la Universidad de Aysén y estudiante del Doctorado en Nutrición y Alimentos del INTA de la Universidad de Chile, Tamara Bustamante, se adjudicó un travel awards para presentar los resultados iniciales de su tesis doctoral en la décima versión de este encuentro académico sobre densidad mamaria y riesgo de cáncer (IBDW, por sus siglas en inglés), organizado por el Centro de Cáncer de la Universidad de Hawai‘i.

La académica e investigadora está realizando la investigación para su tesis doctoral titulada “Consumo de alcohol, biomarcadores inflamatorios y su relación con densidad mamaria como factores de riesgo para Cáncer de mama”, utilizando para ello los datos de la cohorte ECO (Estudio de Crecimiento y Obesidad) de CIAPEC-INTA. “Este premio es para mí un impulso para seguir estudiando, mantener una línea de investigación y continuar trabajando con los equipos de investigación en los cuales me he ido insertando, ya que, de alguna manera estoy contribuyendo en la salud de las personas. Es un orgullo haber sido seleccionada entre más de 400 trabajos”, indicó.

La tesis doctoral es guiada por Dra. Ana Pereira, investigadora principal CIAPEC (Centro de Investigación en Ambientes Alimentarios y Prevención de Enfermedades Crónicas Asociadas a la Nutrición) y profesora asociada del INTA de la Universidad de Chile, quien además será una de las oradoras destacadas del taller internacional que se llevará a cabo entre el 7 y el 8 de junio.  “Estos resultados han sido realmente innovadores. Han mostrado que las niñas que empiezan a consumir temprano en la vida o sea, durante la adolescencia, y peor aún aquellas que consumen alcohol antes de los 13 años, tienen una mayor densidad mamaria, a los 2 años después de terminada la pubertad. ¿Qué significa tener una mayor densidad mamaria?, se sabe que las mamas densas tienen un mayor riesgo de cáncer de mama, entonces el consumo de alcohol ya está modificando la mama a una mama de mayor riesgo”, comentó.

En el encuentro se abordarán temáticas como: densidad mamaria mamográfica en mujeres premenopáusicas, el aprendizaje automático para la detección personalizada y modelos basados ​​en imágenes para predecir el riesgo de cáncer de mama avanzado, entre muchas otras.