El cáncer de mama triple negativo es una de las variantes más agresivas de la enfermedad y representa entre el 10 y el 15% de los tumores de mama. Se caracteriza porque tiene células muy heterogéneas que dificultan los tratamientos, muestra una mayor resistencia a la quimioterapia y tiene mayor riesgo de recidiva que otros tumores, según recoge la Asociación Española contra el Cáncer¹.

En la actualidad no existen métodos fiables para predecir la recurrencia de este tipo de cáncer después de un tratamiento de quimioterapia y de cirugía. A diferencia de otros tumores de pecho, las células tumorales carecen de tres marcadores que son dianas de los principales fármacos que protagonizan la lucha contra el cáncer de mama.

Por ello, la predicción en el diagnóstico resulta esencial. Con el reto de predecir la agresividad de este tipo de cáncer de forma más rápida y precisa, un equipo de investigadores del Instituto Oncológico Huntsman² de la Universidad de Utah ha desarrollado una innovadora herramienta que detecta las propiedades del tumor y predice su comportamiento.

Se trata de un xenoinjerto que consiste en trasplantar un órgano, un tejido, células o, en este caso, un tumor, a un individuo de otra especie. El objetivo es conseguir un método que permita determinar el riesgo de recurrencia de la enfermedad para adaptar el tratamiento agresivo para los pacientes que lo necesiten y, por el contrario, evitar el tratamiento excesivo y la toxicidad innecesaria para aquellos que tengan bajo riesgo.

Evaluación más precisa

Los resultados del trabajo científico, publicados por la revista JCO Precision Oncology³, evidencian que solo los cánceres de mama más agresivos son capaces de crecer en estos tumores trasplantados.

Para llevar a cabo su investigación, los científicos implantaron en ratones biopsias obtenidas de los tumores de los pacientes para cultivar los tumores humanos con el objetivo de evaluar y predecir con mayor rapidez la agresividad del cáncer. La investigación ha determinado que esta herramienta es más precisa que los métodos convencionales actuales a la hora de evaluar la agresividad del tumor, aunque los investigadores también confían en poder anticipar el riesgo de recidiva.

Sin embargo, según los investigadores, este estudio no solo abre la puerta a predecir con mayor precisión qué pacientes recaerán sino también a tratar las recurrencias con mayor precisión.

Entrenamiento de modelos de aprendizaje automático

Los desarrollos ya están siendo probados en personas para evaluar su efectividad y, en su caso, abrir el resultado de las investigaciones a la comunidad médica. Estos modelos de xenoinjertos también podrán ser utilizados para probar terapias personalizadas para los pacientes con cáncer de mama triple negativo.

Además de los ensayos clínicos en los que se están cultivando tumores de pacientes en xenoinjertos para evaluar la recurrencia de la enfermedad y probar nuevos fármacos, los investigadores colaboran con científicos computacionales para entrenar modelos de aprendizaje automático con los datos obtenidos en sus estudios. El objetivo es conseguir modelos computacionales que consigan reproducir de forma digital las predicciones sin necesidad de cultivar el tumor de cada individuo en laboratorio.