Kit para pronosticar el riesgo de recidiva en cáncer de mama

La recurrencia en cáncer ocurre cuando la enfermedad reaparece después de su tratamiento. Puede ser de dos tipos: local o distante (metástasis) y a su vez, la recurrencia puede ser precoz (efecto iatrogénico derivado de la extirpación quirúrgica del tumor primario) o tardía (evolución natural de la enfermedad).

Tras la resección del tumor, el riesgo de recaída (recurrencia) no es constante en el tiempo. La predicción de recurrencia precoz en cáncer de mama representa un gran reto en la práctica clínica, ya que dicha recurrencia se asocia con un tumor más agresivo, menos opciones terapéuticas y un pronóstico poco alentador.

Los microARNs (miARN) regulan negativamente la expresión génica inhibiendo la traducción de sus ARNm diana y provocando un silenciamiento génico. Sin embargo, hasta la fecha no se ha documentado qué miARNs específicos podrían estar asociados con la recurrencia precoz (2 años tras el tratamiento) de un tumor en particular.

Debido a esto y a la necesidad de identificar biomarcadores que permitan predecir el riesgo de recurrencia en cáncer de mama tras la cirugía o un tratamiento específico, el grupo de investigación ha desarrollado un método y con ello, el kit específico para determinar dicho riesgo de recurrencia. Este kit se basa en medir los niveles de expresión de un conjunto de 5 miRNAs específicos para determinar el riesgo bajo o alto de padecer de nuevo cáncer de mama.

Los resultados muestran que la firma del conjunto de miRNAs supone un valor predictivo muy fuerte a la hora de discriminar los tumores de pacientes que desarrollarán recurrencia precoz de aquellos que están libres de enfermedad. Dicho valor queda reflejado en la obtención de un área bajo la curva (AUC) de 0,993.

Actualmente se están realizando estudios de validación clínica en diferentes cohortes de pacientes.

Ventajas

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  Determina de manera fiable el riesgo de recidiva en pacientes tratados de cáncer de mama.
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  Permite el establecimiento de grupos de pacientes en función del riesgo.
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  Ayudaría en la elección de la terapia apropiada.
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  Permitiría el seguimiento adecuado de los pacientes tratados.