Una reciente investigación realizada por la Alianza Daiichi Sankyo junto a AstraZeneca y llevada a cabo por IQVIA, ha utilizado el procesamiento del lenguaje natural (PLN), una técnica de la Inteligencia Artificial (IA), para obtener una comprensión “más completa” del manejo del cáncer de mama metastásico en España.
El análisis ha permitido recolectar y evaluar datos de anatomía patológica, prevalencia de la enfermedad, subtipos tumorales, comorbilidades y la duración hasta la progresión de la enfermedad, ofreciendo una visión integral del tratamiento y las intervenciones médicas realizadas.
De acuerdo con los resultados del estudio CamON, de los 11.060 pacientes analizados, 1.166 (10,5 por ciento) tenían cáncer metastásico, siendo mujeres en el 99,3 por ciento de los casos con una edad media de 61,6 años al momento del diagnóstico. Aproximadamente la mitad (47,6 por ciento) de estos pacientes presentaron metástasis de novo, mientras que el resto (52,4 por ciento) desarrolló metástasis tras un diagnóstico inicial de cáncer de mama, con un tiempo medio de progresión de 2,7 años.
En lo que respecta a los subtipos tumorales, se ha identificado 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. Además, el 64,6 por ciento resultó ser ER positivo y el 56,2 por ciento PR positivo.
El estudio ha destacado también la falta de información sobre el subtipo tumoral en el 22,9 por ciento de los casos, un “dato clave” para la toma de decisiones clínicas. “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”, afirmó el doctor Luis Manso, autor principal del estudio y oncólogo médico del Hospital Universitario 12 de Octubre de Madrid.
Entre las ubicaciones más comunes de las metástasis se destacan el hueso (51,2 por ciento), el hígado (35,2 por ciento) y el aparato respiratorio (33,9 por ciento). Las comorbilidades más frecuentes incluyen hipertensión (40 por ciento), dislipemia (32,3 por ciento) y diabetes (17,4 por ciento), resaltando la necesidad de un enfoque multidisciplinar en estos pacientes.
La investigación, presentada en el Congreso Nacional de la Sociedad Española de Oncología Médica (SEOM2025), ha sido clave para consolidar una herramienta que evita la entrada manual de datos y maximiza el uso de la información clínica en los hospitales participantes, mejorando así la atención médica y fomentando la personalización en el tratamiento del cáncer de mama metastásico.