Una investigación trabaja en un modelo predictivo del cáncer de mama más agresivo

Investigar y desarrollar durante cuatro años un modelo predictivo personalizado contra el cáncer de mama triple negativo, uno de los más agresivos, es el objetivo del proyecto liderado por la investigadora de la Universidad de Valladolid Lucía Álvarez, que ha recibido una beca de la Asociación Española Contra el Cáncer para este fin.

Una investigación en la que colaborará el área de Mama del Hospital Clínico vallisoletano y con la que pretende tratar una variante cuya tasa de supervivencia es del 65 % (hasta 20 puntos menos que la tasa global del cáncer de mama) y que afecta sobre todo a mujeres de etnia hispana y africana.

"Pretendemos ajustar el tratamiento lo máximo posible al paciente y lo antes posible para disminuir el riesgo de recaídas, que ahí es donde está el problema, porque la probabilidad de supervivencia cae hasta el 10 %", ha explicado Álvarez en declaraciones telefónicas a la Agencia EFE.

Otro de los objetivos es evitar el "sobretratamiento" vinculado a las recaídas, ya que en esta variedad se utiliza principalmente la quimioterapia y supone un "sufrimiento extra" para el paciente que debe comenzar todo el proceso.

La investigadora ha señalado que esta variante representa entre el 10 y el 20 % de los casos de cáncer de mama que se diagnostican en España (34.740 en el año 2022, según el Observatorio del Cáncer de la AECC), un arco que es muy amplío, puesto que hay "varios subtipos y factores, con tumores muy heterogéneos entre ellos".

Este tipo de cáncer de mama se llama triple negativo porque esta variante carece de tres proteínas -el receptor de estrógenos, el de progesterona y la proteína GER 2- sobre las que actuar como diana terapéutica, por lo se mantiene la quimioterapia como principal tratamiento.

La investigación cuenta tres fases principales, una primera fase de reclutamiento de pacientes y toma de muestras en colaboración con el Hospital Clínico Universitario -recoge unas 200 al año solo de esta variante-, a la que seguirá un análisis masivo en laboratorio de los genes, proteínas, células del sistema inmune o sustancias del metabolismo celular.

El tercer y último paso, el la creación de un modelo predictivo con una herramienta informática con esos datos y los datos clínicos de los pacientes que quieran participar en esta investigación, para desarrollar el mejor tratamiento posible para cada paciente. EFE.

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