Los tratamientos contra el cáncer de mama han logrado grandes avances en los últimos años, como la reducción significativa de la mortalidad general. Sin embargo, la incidencia del cáncer de mama ha aumentado ligeramente en los últimos años después de una caída a principios de la década de los 2000.[1]
"La buena noticia es que la mortalidad está disminuyendo, pero sigue siendo alta. Todavía tenemos un largo camino por recorrer para abordar el problema de la incidencia del cáncer de mama, así como la cantidad de muertes", dijo la Dra. Angela DeMichele, codirectora del programa de investigación del cáncer de mama en el Abramson Cancer Center de la University of Pennsylvania en Philadelphia, Estados Unidos. Ella participó en una sesión sobre obstáculos en el tratamiento del cáncer de mama celebrada en diciembre en el San Antonio Breast Cancer Symposium (SABCS) de 2022. Se unió a otros oncólogos para discutir los desafíos clave que deben abordarse para mejorar el diagnóstico y el tratamiento del cáncer de mama.
Destacaron seis obstáculos: la necesidad de más estrategias de prevención/detección temprana; la subutilización de la inteligencia artificial; la infrautilización de la oncología de precisión, como las terapias dirigidas; la necesidad de innovación en los ensayos clínicos; una brecha cada vez mayor en las disparidades del cáncer; y la necesidad de alinear los incentivos y la financiación para la colaboración en investigación, la formación y la retención.
Desde 2012, la Food and Drug Administration (FDA) de Estados Unidos ha aprobado 20 nuevas terapias para tratar el cáncer de mama. La Dra. Nadia Harbeck, Ph. D., directora del centro de mama del LMU University Hospital en Múnich, Alemania, informó que el desarrollo de nuevas terapias se ha convertido en cierto modo en víctima de su propio éxito. Los tratamientos y la sobrevida han mejorado, lo que hace que sea más difícil comparar nuevas terapias con el estándar de atención y demostrar un beneficio. Las pautas de tratamiento están cambiando tan rápidamente que los ensayos clínicos a veces son obsoletos cuando se publican, debido a los cambios en el estándar de atención. Eso genera una necesidad de más evidencia del mundo real que pueda diseñarse para ser útil en la clínica, y la inteligencia artificial puede ayudar aquí. "Necesitamos convencer a los reguladores para que actúen con base en análisis de evidencia del mundo real bien planeados. Pueden aleatorizarlos, usar registros y también deberían poder cambiarse las etiquetas debido a los [nuevos] datos", indicó la Dra. Harbeck.
Hay muchos factores de riesgo que impulsan el cáncer de mama, y es muy heterogéneo, observó la Dra. Christine Ambrosone, Ph. D., presidenta del departamento de prevención y control del cáncer en el Roswell Park Comprehensive Cancer Center, en Buffalo, Estados Unidos. Ella pidió identificar a los pacientes que están en riesgo de un pronóstico pobre, como aquellos con cáncer de mama con receptores hormonales negativos, cáncer de mama de alto grado y triple negativo. De lo contrario, existe el riesgo de sobretratar tumores de bajo riesgo, que potencialmente podrían identificarse con nuevas herramientas en oncología de precisión, como las pruebas de biopsia líquida, también conocidas como pruebas de detección temprana de cáncer múltiple. Estas pruebas pueden detectar tumores malignos mucho antes de que se vuelvan sintomáticos. La primera prueba de este tipo se lanzó este año y muchas más se encuentran en ensayos clínicos.
Regina Barzilay, Ph. D., profesora y experta en el uso de inteligencia artificial en salud del Massachusetts Institute of Technology, en Estados Unidos, señaló que el aprendizaje automático se usa en muchos campos, pero casi nada en el cáncer de mama. Podría aplicarse a datos sobre biomarcadores y otros factores recopilados a partir de análisis retrospectivos y ensayos clínicos. Agregó que el aprendizaje automático a menudo se aplica en la bioquímica y en el análisis de células individuales de otros tipos de tumores, pero rara vez se usa en el cáncer de mama. "Está gravemente infrautilizado", enfatizó Barzilay. Un desafío es que los investigadores no suelen estar familiarizados con las técnicas de aprendizaje automático e inteligencia artificial. Otro problema es que los datos sobre el cáncer de mama no son fáciles de compartir y es posible que no estén disponibles de inmediato para los investigadores de inteligencia artificial. "Una inversión en datos intercambiables es de vital importancia", apuntó.
La inteligencia artificial podría ayudar a identificar y modelar los factores que contribuyen al riesgo de cáncer al separar relaciones complicadas, como la asociación entre el embarazo, la lactancia y el riesgo de cáncer de mama. El embarazo reduce el riesgo de enfermedad con receptores hormonales positivos, pero aumenta el riesgo de enfermedad con receptores hormonales negativos.
Otro desafío clave es la infrautilización de las tecnologías "ómicas", que miden patrones a gran escala en características biológicas como la variación de genes o la expresión de proteínas. Eso tiene sus raíces en la historia del cáncer de mama considerado como una entidad separada de otros tumores sólidos, como el cáncer de pulmón o el cáncer de páncreas. El Dr. Fabrice André, Ph. D., oncólogo del Gustave Roussy Cancer Center en Francia, enfatizó que el cáncer de mama no debe considerarse una entidad cuando es metastásico. En cambio, los tumores deben definirse por las características moleculares que comparten. Anticipa un futuro de medicina personalizada donde los grupos académicos y de la industria colaboren para crear una terapia individualizada para pacientes basada en los factores genéticos.
Acceso a terapias para todos los pacientes
Las terapias novedosas y efectivas pueden marcar la diferencia solo si los pacientes tienen acceso a ellas, y un obstáculo clave para mejorar la atención del cáncer de mama es el racismo y las desigualdades en la atención médica. "Tenemos que reconocer que hay racismo en la medicina. Creo que una vez que reconozcamos eso, podremos ver qué de nuestra práctica necesitamos cambiar. Podemos pensar de manera muy amplia y ver las cosas que quizás pongan en desventaja a una población sobre otra", externó la Dra. Lori Pierce, radioncóloga de la University of Michigan, en Ann Arbor, Estados Unidos.
La Dra. Pierce también enfatizó la necesidad de reclutar más grupos subrepresentados para participar en ensayos clínicos. Por ejemplo, de seis ensayos clínicos de cáncer de mama, margetuximab, sacituzumab govitecan, tucatinib, trastuzumab deruxtecan, alpelisib y talazoparib, solo un pequeño porcentaje incluyó pacientes negras, asiáticas e hispanas. Para trastuzumab deruxtecan, que es ampliamente reconocido como el mejor conjugado de fármacos de anticuerpos dirigidos contra HER2 de su clase, 51% eran blancas; 42%, asiáticas; 6%, hispanas, y 3%, negras. Para sacituzumab govitecan, un fármaco de gran éxito para el cáncer de mama triple negativo (TNBC), un subtipo agresivo de cáncer de mama que afecta de manera desproporcionada a las mujeres negras, solo 7% de las mujeres inscritas en los ensayos clínicos eran negras. En los ensayos clínicos de margetuximab, aprobado para tratar el cáncer de mama HER2 positivo, 80% de las participantes eran blancas; 5%, negras; 6%, asiáticas, y 9%, hispanas.
Existe la percepción de que las minorías pueden no estar dispuestas a participar en ensayos clínicos, pero eso no es cierto, según Patty Spears, directora de investigación del Patient Advocates for Research Council de la University of North Carolina, en Estados Unidos. "Sabemos que hay datos que muestran claramente que los pacientes participarán en ensayos clínicos al mismo ritmo, ya sean negros, blancos, asiáticos o lo que sea. Debe poder tenerlos en su sistema y pedirles que participen en los ensayos clínicos", dijo.
Otro panelista contó una anécdota personal para ilustrar el punto. El Dr. Matthew Ellis, Ph. D., recordó que pasó 13 años en la Washington University en St. Louis, prestando servicio en una de las ciudades más segregadas de los Estados Unidos. El hospital de la ciudad cerró y la Washington University y Siteman Cancer Center firmaron un contrato para tratar a la población desatendida que de repente se quedó sin una fuente de atención. "Posterior a eso, reclutamos más pacientes afroamericanos. Lo que eso me enseñó es que no tiene nada que ver con la falta de voluntad de los afroamericanos para participar en ensayos clínicos. Todo lo contrario. Es la cuestión del acceso a ensayos clínicos, acceso a una excelente atención y no crear sistemas de atención de la salud que segreguen a los pacientes en lugares a los que no tienen acceso", finalizó.
Este artículo apareció originalmente en MDedge.com, parte de la Red Profesional de Medscape.
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CRÉDITO
Imagen principal: Tetiana Pavliuchenko/Dreamstime
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Citar este artículo: Seis obstáculos en la detección y el tratamiento del cáncer de mama - Medscape - 4 de enero de 2023.
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