Un estudio basado en IA ofrece una comprensión "más completa" de la atención al cáncer de mama metastásico en España

Según los responsables del estudio, la dificultad para contar con información completa sobre los subtipos tumorales en cáncer de mama metastásico representa un punto relevante en la toma de decisiones clínicas, pues casi una cuarta parte de los pacientes evaluados carecía de estos datos en sus historias clínicas. Este hallazgo se produce en el contexto de una investigación impulsada por la Alianza Daiichi Sankyo junto a AstraZeneca y ejecutada por IQVIA, que aplicó técnicas de procesamiento del lenguaje natural, una especialidad de la inteligencia artificial, al análisis de historias clínicas electrónicas en toda España, según detalló el medio que reportó la noticia.

El medio informó que el estudio CamON se basó en la revisión retrospectiva de los registros médicos de más de once mil personas tratadas por cáncer de mama entre 2016 y 2023, en ocho hospitales españoles. Se identificó que el 10,5 por ciento de los pacientes presentaba enfermedad metastásica, es decir, 1.166 personas, la inmensa mayoría mujeres con una edad promedio de 61,6 años al diagnóstico. Al redimensionar el abordaje tradicional, el empleo de inteligencia artificial permitió obtener una visión integral sobre la atención, prevalencia, características biológicas del tumor y comorbilidades asociadas.

De acuerdo con lo publicado, el 47,6 por ciento de quienes tenían cáncer de mama metastásico mostraban metástasis desde el inicio, mientras que el 52,4 por ciento evolucionó a la enfermedad avanzada después del diagnóstico inicial, con un periodo medio hasta esa progresión de 2,7 años. Respecto a los subtipos tumorales, los investigadores encontraron que el 29,6 por ciento de los casos correspondía al subtipo HER2 negativo con receptores hormonales positivos, el 27,5 por ciento a HER2-low, el 15,6 por ciento a HER2 positivo y el 4,3 por ciento a triple negativo. Además, indicaron que el 64,6 por ciento era positivo para receptores de estrógeno y el 56,2 por ciento para receptores de progesterona.

El doctor Luis Manso, autor principal y oncólogo en el Hospital Universitario 12 de Octubre de Madrid, destacó en declaraciones al medio que estos datos permiten actualizar el panorama nacional sobre el cáncer de mama avanzado y resultan útiles para guiar tanto las estrategias terapéuticas como líneas futuras de investigación en el tratamiento multidisciplinar de la enfermedad. Manso comentó que la presencia significativa de pacientes con información incompleta sobre el subtipo tumoral también puede deberse a limitaciones de la metodología de inteligencia artificial utilizada.

El medio hizo hincapié en la importancia de la correcta identificación de los subtipos tumorales para implantar terapias personalizadas y ajustar el manejo médico a las características de cada caso. En esa línea, el estudio señaló la infrarrepresentación del subtipo HER2-low, lo que responde a factores metodológicos y a su integración progresiva en la práctica clínica durante el período de recopilación de datos.

Los resultados del estudio también arrojaron información detallada sobre las localizaciones más frecuentes de las metástasis. El hueso resultó el sitio más habitual, con el 51,2 por ciento de los casos, seguido por el hígado con el 35,2 por ciento y el sistema respiratorio con el 33,9 por ciento. Entre las comorbilidades más registradas figuraron la hipertensión, presente en el 40 por ciento de los pacientes con cáncer de mama metastásico, la dislipemia en el 32,3 por ciento y la diabetes en el 17,4 por ciento, lo que refleja la necesidad de enfoques de atención integrales.

En relación con los procedimientos terapéuticos y asistenciales, el análisis del medio precisó que el lapso medio desde el diagnóstico hasta el inicio del tratamiento fue de 35,4 días, mientras que hasta la cirugía transcurrieron 43,8 días siempre que no se aplicó tratamiento neoadyuvante. En cuanto a los tipos de intervención quirúrgica, las opciones conservadoras predominaron, representando el 54,7 por ciento, y las radicales el 27,1 por ciento.

Estos hallazgos aportan herramientas prácticas para mejorar los protocolos de diagnóstico, personalizar las terapias y seleccionar de manera más precisa a los pacientes candidatos a ensayos clínicos, según consignó el medio. Además, facilitan la planificación de estrategias que contemplan tanto las comorbilidades como la distribución de las localizaciones metastásicas.

La investigación se presentó durante el Congreso Nacional de la Sociedad Española de Oncología Médica (SEOM2025), donde también se destacó su impacto en los centros hospitalarios participantes. El estudio permitió establecer una herramienta basada en inteligencia artificial que evita la introducción manual de datos y brinda a los equipos clínicos acceso rápido y dinámico a la información registrada en los hospitales, tal como explicó el medio.

Entre los centros involucrados figuran hospitales de distintas comunidades autónomas: 12 de Octubre, Fundación Jiménez Díaz y Hospital de Torrejón en Madrid, Hospital La Fe en Valencia, Duran i Reynals y Bellvitge en Barcelona, Son Espases en Palma de Mallorca, Vinalopó en Alicante y Ribera Povisa en Pontevedra. Según reportó el medio, esta variedad geográfica proporciona un espectro representativo de la atención en España.

"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", afirmó Ana Zubeldia, vicepresidenta de Oncología de Daiichi Sankyo España, a través del medio. Desde IQVIA, Carles Illa, director de Healthcare, puso en valor el enfoque apoyado en datos del mundo real: "El uso de metodologías basadas en datos reales como las del proyecto CamON permite obtener una visión mucho más representativa de la práctica clínica. Gracias a la aplicación del procesamiento de lenguaje natural se pueden analizar grandes volúmenes 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 de apoyo a la toma de decisiones clínicas y de gestión sanitaria", concluyó en declaraciones recogidas por el medio.