Diseñan una herramienta estadística que predice la recaída en cáncer de mama

• Se basa en la naturaleza molecular de estos tumores, que determina cómo podría progresar la enfermedad

La herramienta se basa en datos de 3.240 pacientes, recopilados durante más de 20 años.

El cáncer de mama está clasificado en once subtipos en función de distintas alteraciones moleculares y, ahora, gracias a la estadística, un grupo de investigadores con participación española ha logrado crear una herramienta que da pistas sobre si una mujer podría o no recaer.

La descripción de este modelo estadístico, diseñado tras el seguimiento a 3.240 pacientes en Reino Unido y Canadá durante más de 20 años, se publica en la revista Nature, en un artículo que lidera el Instituto Cambridge de Investigación del Cáncer de Reino Unido (CRUK), en la Universidad de Cambridge. También participan científicos de la Universidad de Stanford (EE. UU.) y de la Universidad de Valladolid.

Si bien se trata de una investigación básica y aún hay que mejorar y validar la herramienta en una población más grande, se trata de un paso importante para lograr en un futuro una prueba rutinaria con la que los médicos puedan predecir si el cáncer de mama reaparecerá y cuándo, y, en su caso, ajustar los tratamientos o extenderlos, según los autores.

Aunque existe una clasificación clínica del cáncer de mama que por lo general describe tres grupos, se sabe que detrás de esta enfermedad hay mucha heterogeneidad, por ejemplo en la respuesta que cada una de las pacientes tiene ante los distintos tratamientos.

Once subtipos

Por eso, en 2012, el Consorcio internacional de taxonomía molecular del cáncer de mama clasificó la enfermedad en once subtipos, en función de la composición genética y molecular, explica a Efe el español Oscar M. Rueda, primer firmante de este trabajo e investigador en el citado instituto de la Universidad de Cambridge.

Ahora, "hemos demostrado que la naturaleza molecular del cáncer de mama determina también cómo podría progresar la enfermedad, no solo durante los primeros cinco años, sino también más tarde".

Para ello, los científicos han recopilado el mayor conjunto de datos moleculares de cáncer de mama y los han integrado con datos sobre la evolución de cada una de las 3.240 pacientes examinadas en estos más de 20 años. Y es que,  los once subtipos moleculares tienen trayectorias clínicas distintas que no pueden predecirse solo con las características comúnmente usadas -como el tamaño, el estadio, el receptor de estrógeno (ER) o el estado de la proteína HER2-.

Trayectorias clínicas diferentes

Estas trayectorias clínicas varían considerablemente incluso entre tumores que parecen similares, detalla Rueda. Por ejemplo, los científicos han identificado subgrupos de mujeres con tumores positivos para receptores de estrógenos (ER+) que tenían mayor riesgo de que su cáncer volviera a aparecer hasta 20 años después del primer diagnóstico; en concreto vieron que el 26% de estas mujeres presentan un riesgo de reincidencia entre el 47 y 62%.

El modelo también revela que si el cáncer de mama reaparece este se comporta asimismo de forma diferente. En una nota de prensa del CRUK, Carlos Caldas, otro de los autores, resume: "en este estudio hemos profundizado en los subtipos moleculares del cáncer de mama para poder identificar con mayor precisión quiénes podrían estar en riesgo de recaída y descubrir nuevas formas de tratarlos".

Para Karen Vousden, también firmante y jefa científica del citado instituto, todavía se está lejos de poder ofrecer este tipo de pruebas moleculares detalladas a todas las mujeres y se necesita más investigación para entender, por ejemplo, cómo adaptar los tratamientos a la biología tumoral de cada paciente.  No obstante, asegura, "esto es un progreso increíblemente alentador".

Rueda, licenciado en estadística y quien realizó su tesis en la Universidad de Valladolid y el Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas de Madrid, indica que el siguiente paso es hacer un modelo con más datos y un test genómico que consiga resultados fiables para clasificar los tumores según los once subtipos establecidos.