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Nuevo biomarcador predice respuesta a quimioterapia en cáncer de mama triple negativo

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 21 Feb 2026
Imagen: el biomarcador computacional TmS analiza la expresión genética tumoral y los datos del microambiente para guiar las decisiones de tratamiento (fotografía cortesía del MD Anderson Cancer Center)
Imagen: el biomarcador computacional TmS analiza la expresión genética tumoral y los datos del microambiente para guiar las decisiones de tratamiento (fotografía cortesía del MD Anderson Cancer Center)

El cáncer de mama triple negativo es una forma agresiva de cáncer de mama en la que las pacientes suelen mostrar respuestas muy variables a la quimioterapia. Predecir quién se beneficiará del tratamiento sigue siendo un desafío, especialmente porque los tumores interactúan dinámicamente con su microambiente circundante. Las herramientas computacionales existentes suelen centrarse en la composición celular, pero pasan por alto los cambios en la expresión génica en relación con el contexto biológico único del tumor. Investigadores han desarrollado un nuevo biomarcador computacional que predice con mayor precisión la respuesta a la quimioterapia e identifica a las pacientes que podrían beneficiarse de terapias alternativas.

Investigadores del Centro Oncológico MD Anderson de la Universidad de Texas (Houston, Texas, EUA) han desarrollado un novedoso enfoque de análisis integrativo que incorpora la expresión total de ARNm específica de tumores, conocida como biomarcador TmS. El método se basa en estrategias de deconvolución, considerando la proporción de células tumorales y no tumorales y ajustando las anomalías cromosómicas en las células cancerosas. Al integrar los datos de expresión génica con el contexto del microambiente, la herramienta captura mecanismos biológicos específicos del cáncer que los modelos tradicionales suelen pasar por alto.

En un conjunto de datos de 575 pacientes con cáncer de mama triple negativo de diversas cohortes étnicas, el biomarcador TmS estratificó con éxito a las pacientes en grupos con TmS alta, con un pronóstico favorable, y grupos con TmS baja, con peores resultados. El estudio, publicado en Cell Reports Medicine, demostró que el TmS superó a los métodos computacionales existentes en la predicción de la respuesta a la quimioterapia. El análisis también reveló diferencias poblacionales entre los tumores occidentales y asiáticos, lo que ofrece información para estrategias de tratamiento personalizadas.

El biomarcador TmS puede servir como un punto de partida eficaz para la estratificación de pacientes, orientando las decisiones sobre quimioterapia e identificando candidatos para terapias alternativas. Su capacidad para captar cambios en la expresión génica impulsados por el microambiente lo posiciona como una herramienta prometedora para la oncología de precisión. Si bien se requiere mayor validación clínica, los investigadores creen que este enfoque podría optimizar el tratamiento en diversas poblaciones y avanzar en la toma de decisiones basada en datos en la atención del cáncer de mama.

“Las estrategias de deconvolución no son universales”, afirmó la profesora Wenyi Wang, PhD, autora principal del estudio. “Nos centramos en hacer estos métodos más accesibles a investigadores sin amplios conocimientos computacionales, con el objetivo de traducir estos potentes enfoques analíticos en herramientas prácticas que la comunidad investigadora del cáncer pueda aplicar fácilmente para impulsar la medicina de precisión”.

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