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Panel genético muestra potencial para predecir la respuesta a la quimioterapia en el CMTN

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 19 May 2026
Imagen: Aclarar las características del microambiente tumoral y los programas de células cancerosas vinculados a la respuesta al tratamiento podría proporcionar información más temprana sobre la terapia contra el cáncer de mama triple negativo (crédito de la imagen: Shutterstock)
Imagen: Aclarar las características del microambiente tumoral y los programas de células cancerosas vinculados a la respuesta al tratamiento podría proporcionar información más temprana sobre la terapia contra el cáncer de mama triple negativo (crédito de la imagen: Shutterstock)

El cáncer de mama triple negativo (CMTN) es un subtipo agresivo que se trata habitualmente con quimioterapia, pero los resultados varían considerablemente entre las pacientes. Comprender las características del tumor que generan esta variabilidad sigue siendo un reto fundamental.

Aclarar los programas del microambiente tumoral y de las células cancerosas vinculados con la respuesta podría aportar información más temprana. Nuevos hallazgos demuestran que un panel transcripcional de 13 genes y un modelo de aprendizaje automático podrían ayudar a predecir la respuesta a la quimioterapia en el CMTN en etapa temprana.

Investigadores del Centro Oncológico MD Anderson de la Universidad de Texas (Houston, TX, EE. UU.) desarrollaron un panel de firmas transcripcionales de 13 genes junto con un modelo de aprendizaje automático derivado de características específicas de las células cancerosas en el microambiente tumoral.

Este enfoque identifica subtipos de macrófagos y programas de células cancerosas asociados con la respuesta al tratamiento. En conjunto, estas herramientas pueden ayudar a predecir qué tumores tienen mayor probabilidad de responder a la quimioterapia antes del tratamiento.

Utilizando muestras de tejido previas a la quimioterapia de pacientes con CMTN, el equipo realizó un análisis unicelular de más de 427.000 células de 101 pacientes y un análisis transcriptómico espacial de tumores de 44 pacientes. Los perfiles se compararon con tejido mamario normal del Atlas de Células Mamarias Humanas. Estos conjuntos de datos permitieron clasificar los tumores en cuatro arquetipos a nivel de paciente según la expresión génica de las células cancerosas.

Los investigadores identificaron un conjunto coordinado de 13 genes altamente expresados y específicos del cáncer que constituyen una firma transcripcional que impulsa distintas poblaciones celulares intratumorales. También caracterizaron 49 estados de células inmunitarias que se organizan en ocho vecindarios del microambiente tumoral consistentes, cada uno asociado con los arquetipos y con la respuesta a la quimioterapia. El estudio subraya la importancia de subtipos específicos de macrófagos y programas transcripcionales de células cancerosas vinculados a la actividad pro o antitumoral.

El trabajo se publicó en Nature el 13 de mayo de 2026. La capacidad de predecir mejor las respuestas a la quimioterapia en el cáncer de mama triple negativo se describe como un paso importante para comprender cómo las características específicas del tumor se relacionan con los resultados, aunque se necesitan más estudios prospectivos antes de su aplicación clínica.

Los hallazgos también destacan las características del microambiente tumoral, en particular los subtipos de macrófagos, que podrían orientar los esfuerzos hacia estrategias terapéuticas más personalizadas.

“Estos hallazgos proporcionan una base importante para mejorar nuestra comprensión de por qué los diferentes tumores de cáncer de mama triple negativo responden de manera diferente a la quimioterapia, y tienen un gran potencial para fundamentar futuras estrategias destinadas a predecir mejor la respuesta al tratamiento y guiar una atención más individualizada para las pacientes con cáncer de mama triple negativo”, dijo Clinton Yam, MD, profesor asociado de Oncología Médica de Mama en el Centro Oncológico MD Anderson de la Universidad de Texas.

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