Un equipo de investigadores de universidades y hospitales catalanes ha desarrollado un modelo de inteligencia artificial (IA) capaz de identificar factores asociados a la presencia de metástasis del cáncer de mama en los ganglios linfáticos de la axila. Este avance podría contribuir a mejorar el conocimiento sobre la propagación de uno de los tumores más frecuentes entre las mujeres.
Los ganglios axilares desempeñan una función esencial en el sistema inmunitario, ya que filtran la linfa y participan en la respuesta del organismo frente a agentes extraños. Analizar su estado resulta especialmente importante en el cáncer de mama luminal, uno de los subtipos más habituales de esta enfermedad, puesto que la presencia de células tumorales en estas estructuras aporta información relevante sobre su extensión.
El sistema se ha desarrollado en el marco de una investigación que integra, por primera vez, información clinicopatológica del tumor, como su tamaño y otras características, con datos relacionados con la respuesta inmunitaria de las pacientes. La Universidad Pompeu Fabra (UPF) ha dado a conocer los resultados este lunes mediante un comunicado.
El trabajo permite profundizar en los mecanismos inmunitarios que intervienen cuando el cáncer de mama se extiende a los ganglios linfáticos. No obstante, los investigadores precisan que el modelo no permite predecir si una paciente desarrollará metástasis, sino que identifica variables clínicas y, especialmente, inmunitarias que se relacionan con la presencia de células tumorales en los ganglios de la axila.
La inteligencia artificial identifica factores relacionados con la metástasis axilar
La afectación de los ganglios linfáticos axilares constituye un elemento importante para evaluar la evolución del cáncer de mama. Cuando las células tumorales alcanzan estas estructuras, la enfermedad puede presentar un mayor riesgo y la mortalidad aumenta de manera significativa.
En este contexto, el nuevo modelo de inteligencia artificial ofrece una herramienta para estudiar qué características del tumor y qué respuestas del sistema inmunitario están vinculadas a la extensión de la enfermedad. La combinación de ambos tipos de información permite abordar el problema desde una perspectiva más amplia que la que proporcionaría el análisis de las características tumorales por sí solas.
Además, el estudio ha identificado un posible nuevo biomarcador de la metástasis axilar del cáncer de mama. Se trata de un grupo de células localizado en el interior del tumor primario que podría desempeñar un papel relevante a la hora de detectar la propagación de la enfermedad.
Este hallazgo abre una nueva línea de investigación sobre los elementos biológicos que podrían ayudar a comprender mejor la diseminación tumoral. Sin embargo, será necesario determinar su utilidad clínica antes de establecer si puede incorporarse a las herramientas empleadas para evaluar a las pacientes.
Más de 2,4 millones de diagnósticos de cáncer de mama en 2024
El desarrollo tecnológico del modelo ha estado a cargo de investigadores de la Unidad BCN MedTech del Departamento de Ingeniería de la UFF, mientras que la vertiente clínica de la investigación ha sido responsabilidad del Hospital Universitario de Tortosa Verge de la Cinta, el Instituto de Investigación Biomédica Cataluña Sur y la Universidad Rovira i Virgili.
La presentación de los resultados coincide con la celebración, este 19 de octubre, del Día Mundial contra Cáncer de Mama, una jornada destinada a visibilizar esta enfermedad y recordar la importancia de la investigación, la detección precoz y la atención a las pacientes.
Según los datos de la Organización Mundial de la Salud (OMS), más de 2,4 millones de mujeres fueron diagnosticadas de cáncer de mama en todo el mundo en 2024, mientras que 694.000 perdieron la vida a causa de la enfermedad.
Estas cifras reflejan la dimensión mundial de uno de los principales problemas de salud que afectan a las mujeres. En este escenario, investigaciones como la desarrollada por los equipos catalanes buscan ampliar el conocimiento sobre la evolución del tumor y los mecanismos que favorecen su extensión, con el objetivo de contribuir al desarrollo de mejores herramientas de evaluación en el futuro.
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