cáncer de mama
Cirugía conservadora más radioterapia en cáncer de mama da mejores resultados que la mastectomía
El experto durante la Revisión Anual de GEICAM de Avances en Cáncer de Mama (RAGMA) detalló que las nuevas investigaciones apuntan a la no necesidad de completar la disección axilar cuando hay menos de tres ganglios centinelas afectos.MADRID, (EUROPA PRESS). - El cirujano del Hospital Universitario La Paz de Madrid, José Ignacio Sánchez Méndez, destacó que cada vez hay más datos en la cirugía del cáncer de mama que demuestran que la cirugía conservadora más radioterapia proporciona mejores resultados para las pacientes que una mastectomía (extirpación completa del seno).
Así lo aseguró el experto durante la Revisión Anual de GEICAM de Avances en Cáncer de Mama (RAGMA), organizada por el Grupo GEICAM de Investigación del Cáncer de Mama, que se celebró este jueves en Madrid. "En este tipo de cirugía se puede decir que menos es más y mejor", ha destacado Sánchez.
"Muchos gestos quirúrgicos no aportan nada, podemos realizar cirugías que no benefician a las pacientes. Tenemos que transmitir que la mastectomía no es la verdad para todas las pacientes, no podemos aplicarla a la población general. Los últimos avances han demostrado que siempre es mejor cirugía conservadora más radioterapia que una mastectomía", defendió el experto, quien ha añadido que este tipo de actuaciones "mejoran la calidad de vida de las pacientes".
Además, Sánchez detalló que las nuevas investigaciones apuntan a la no necesidad de completar la disección axilar cuando hay menos de tres ganglios centinelas afectos, en escenarios poco representados o no contemplados en el mismo como la mastectomía o la infiltración periganglionar.
LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LOS CRIBADOS
La inteligencia artificial (IA) ha identificado como positivos el 99,3 por ciento de los cánceres de mama detectados por cribado, según un estudio noruego que se ha expuesto durante RAGMA.
Se trata de un estudio llevado a cabo en Noruega con 661.695 exámenes mamográficos digitales realizados a 242.629 mujeres, el conjunto de datos incluyó 3.807 cánceres de mama detectados por cribado y 1.110 cánceres de mama de intervalo -aquellos que se diagnostican entre una mamografía de detección de rutina que parece normal y la siguiente mamografía-.
"Cuando se dividieron en dos los exámenes realizados y la IA utilizó el 50 por ciento como umbral para la puntuación baja frente a la alta, se identificaron como positivos el 99,3 por ciento de los tumores de mama detectados por cribado (3.781 de 3.807) y el 85,2 por ciento de los cánceres de mama de intervalo (946 de 1.110). Por otra parte, se consideraron negativos el 17 por ciento de los resultados falsos positivos (2.725 de 16.040)", ha explicado durante el encuentro la doctora Solveig Hofvind, jefe de la Sección de cribado del cáncer de mama y responsable del BreastScreen Norway del Registro de Cáncer de Noruega.
Asimismo, el uso de la IA en el cribado mamográfico puede conducir a una detección más temprana de los cánceres de mama. Para Hofvind, gracias estos avances, se espera que próximamente la IA permita personalizar los cribados, pero necesario es realizar más estudios que proporcionen la evidencia necesaria para implementarla con seguridad.
"Además, tenemos que mantener las habilidades de interpretación de los radiólogos y establecer puntos de referencia para controlar el efecto del uso de la IA como apoyo a al toma de decisiones, como lector independiente o para clasificar a las mujeres según su puntuación de riesgo", ha señalado la investigadora.
AVANCES EN CÁNCER DE MAMA HEREDITARIO
La profesora de Epidemiología del Institute of Cancer Research and Imperial College en Londres, Montserrat García-Closas, ha tratado en RAGMA acerca de estudios recientes a muy gran escala que permiten saber el riesgo de desarrollar cáncer de mama de forma mucho más precisa que antes en mujeres con mutaciones en genes de alto riesgo: como BRCA1 y BRCA2.
Estos estudios están identificando genes adicionales con mutaciones de alto riesgo, por lo que suponen una gran mejora en el asesoramiento de riesgos en mujeres con cáncer hereditario.
"Ahora sabemos con mucha mejor precisión cuales son los riesgos de estas mutaciones y también hemos podido confirmar genes que no son seguros", ha resaltado García-Closas.
La también ha hablado de la puntuación de riesgo poligénico (PRS) que puede mejorar la capacidad para predecir el riesgo de cáncer de mama, especialmente cuando se combina con factores de riesgo tradicionales como los antecedentes familiares, factores hormonales y de reproducción, y*densidad mamaria en una mamografía.
Así, la PRS podría conducir a programas de cribado personalizado según riesgo en lugar de depender únicamente de pautas basadas en la edad. "En la actualidad, ensayos clínicos como WISDOM en EEUU y MY-PEBS en Europa están evaluando los beneficios prácticos, los costes y la eficacia de utilizar los índices de riesgo poligénicos para mejorar la cuantificación del riesgo individual y se esperan resultados en los próximos cinco años", ha afirmado.
La identificación temprana de personas con alto riesgo de cáncer de mama hereditario permite intervenciones específicas, que pueden incluir exámenes de detección más frecuentes y tempranos, cirugías preventivas y medicamentos para reducir el riesgo. Estas medidas pueden ayudar a mejorar significativamente las tasas de supervivencia.
Además, la identificación e intervención tempranas supondría un ahorro económico a largo plazo al reducir la necesidad de tratamientos costosos asociados con el cáncer avanzado y sus complicaciones.
GEICAM Y LA INVESTIGACIÓN
Las distintas sesiones de RAGMA cubren aspectos relevantes en el abordaje del cáncer de mama, así como aportaciones del propio Grupo. "Por ejemplo, los estudios GEICAM nos han permitido deslindar qué subgrupo de pacientes triple negativas se benefician realmente del tratamiento con capecitabina, lo que supone un paso más hacia la individualización de la medicina", ha explicado el coordinador José Enrique Alés Martínez.
Otros avances en este sentido han sido la incorporación de agentes que tienen una acción preferente sobre pacientes con tumores con alteraciones concretas como inavolisib para mutaciones en PIK3CA o elacestrant para mutaciones en ESR1. Algunos aprendizajes son más sutiles, por ejemplo, conforme se acumulan datos de subgrupos menos frecuentes de pacientes con cáncer de mama o con predisposición a desarrollarlo, se pueden establecer mejor los riesgos reales de poblaciones y, en un futuro, a nivel individual, explica el doctor Alés. Por ejemplo, el riesgo real de desarrollar cáncer de mama para portadoras de mutaciones patogénicas en BRCA2 se estima ahora que puede ser un 15-20 por ciento más bajo de lo pensado.