MADRID, 12 Nov. (EUROPA PRESS) -
Un nuevo estudio impulsado por la Alianza Daiichi Sankyo con AstraZeneca, y desarrollado por IQVIA, ha logrado ofrecer una comprensión "más completa" de la atención al cáncer de mama metastásico en España, basándose en el procesamiento del lenguaje natural (PLN), una rama de la Inteligencia Artificial (IA).
Esta herramienta ha permitido extraer información de anatomía patológica y analizar datos como la prevalencia, subtipos tumorales, comorbilidades y tiempos de progresión, incluyendo un detalle completo del proceso asistencial, teniendo en cuenta actividades, tratamientos y tiempos.
El estudio CamON ha mostrado que, de los 11.060 pacientes evaluados, un 10,5 por ciento (1.166) presentaba enfermedad metastásica, siendo el 99,3 por ciento de los casos mujeres con una edad media de 61,6 años al diagnóstico.
Del total, casi la mitad (47,6 por ciento) presentaba metástasis de novo, mientras que el 52,4 por ciento acabó desarrollando metástasis tras un diagnóstico inicial de cáncer de mama, con un tiempo medio hasta la progresión de 2,7 años.
Tras analizar los subtipos tumorales, los investigadores han revelado que el 29,6 por ciento eran HER2 negativo/Receptores Hormonales positivos, el 27,5 por ciento HER2-low, el 15,6 por ciento HER2+ y el 4,3 por ciento triple negativo. El 64,6 por ciento ha sido ER positivo, y el 56,2 por ciento de PR positivo.
Asimismo, se ha observado que el 22,9 por ciento de los pacientes no contaba con información sobre su subtipo tumoral, un "dato clave" para la toma de decisiones clínicas, aunque los investigadores han reconocido que esta cifra podría deberse a una limitación de la metodología de procesamiento del lenguaje natural empleada.
"Este estudio subraya la importancia de una correcta identificación de los subtipos tumorales como base para implementar estrategias terapéuticas personalizadas que optimicen el manejo del cáncer de mama metastásico", ha afirmado el autor principal del estudio, el doctor Luis Manso.
El oncólogo médico del Hospital Universitario 12 de Octubre de Madrid ha considerado que estos datos ofrecen una "visión real y actualizada" del cáncer de mama en España, y que proporcionan una "información valiosa para orientar futuras estrategias terapéuticas y líneas de investigación que impulsen mejoras" en el abordaje multidisciplinar de la enfermedad.
Asimismo, ha señalado que la infrarrepresentación del subtipo HER2-low refleja tanto limitaciones metodológicas como su incorporación progresiva en la práctica clínica durante el periodo del estudio.
LOCALIZACIONES MÁS FRECUENTES DE LA METÁSTASIS
Entre las localizaciones más frecuentes de las metástasis se encuentran el hueso, con el 51,2 por ciento de los casos, seguido del hígado (35,2 por ciento) y el aparato respiratorio (33,9 por ciento).
Mientras tanto, las comorbilidades más habituales han sido la hipertensión (40 por ciento), la dislipemia (32,3 por ciento) y la diabetes (17,4 por ciento), mostrando la necesidad de un abordaje multidisciplinar en estos pacientes.
Los datos también han revelado que el tiempo medio desde el diagnóstico al inicio del tratamiento ha sido de 35,4 días, mientras que el tiempo hasta la cirugía ha sido de 43,8 días sin neoadyuvancia. La mayor parte de las cirugías han sido conservadoras (54,7 por ciento), y el 27,1 por ciento han sido radicales.
Todos estos hallazgos ofrecen una "información clave" para optimizar diagnósticos, personalizar tratamientos, identificar pacientes elegibles para ensayos clínicos y planificar estrategias terapéuticas basadas en comorbilidades y localización de metástasis.
La investigación, presentada durante el Congreso Nacional de la Sociedad Española de Oncología Médica (SEOM2025), también ha generado evidencia con un "impacto directo" en los hospitales participantes, y ha posibilitado consolidar una herramienta que ofrece información dinámica de cada hospital, evitando la entrada manual de datos y permitiendo a los clínicos aprovechar al máximo la información registrada.
Se trata de un estudio observacional retrospectivo de las historias clínicas electrónicas de miles de personas con cáncer de mama atendidas en ocho hospitales españoles entre 2016 y 2023, entre los que se encuentran el 12 de Octubre, la Fundación Jiménez Díaz y el Hospital de Torrejón, en Madrid; el Hospital La Fe, de Valencia; el Hospital Duran i Reynals y el Hospital Universitario de Bellvitge, en Barcelona; el Hospital Son Espases, de Palma de Mallorca; el Hospital de Vinalopó, en Alicante; y Ribera Povisa, en Pontevedra.
"CamON refleja nuestro compromiso con la innovación basada en datos reales y la colaboración entre industria, hospitales y expertos en analítica avanzada como IQVIA, estamos transformando la información clínica en conocimiento útil para mejorar la práctica asistencial y avanzar hacia una atención más personalizada en cáncer de mama metastásico", ha afirmado la VP Head de Oncología de Daiichi Sankyo España, Ana Zubeldia.
Por su parte, el director Healthcare en IQVIA España, Carles Illa, ha explicado que el uso de metodologías basadas en datos del mundo real, como las aplicadas en el proyecto CamON, permite generar una "visión mucho más representativa" de lo que ocurre en la práctica clínica habitual.
"Gracias a la aplicación del procesamiento del lenguaje natural, es posible analizar un volumen muy elevado de historias clínicas electrónicas. Esta aproximación ofrece una comprensión más completa de la atención al cáncer de mama metastásico y refuerza el valor de la inteligencia artificial como herramienta para apoyar la toma de decisiones clínicas y de gestión sanitaria", ha concluido.
