Subpoblaciones emergentes de cáncer de mama: Heterogeneidad funcional más allá de los subtipos clásicos

Área de la Ciencia:

• Oncología; Genómica; Biomarcadores

Sus antecedentes:

• El cáncer de mama (BC) se reconoce como una enfermedad heterogénea, que excede las clasificaciones tradicionales como luminal A/B, HER2-enriquecida y triple-negativa (TNBC).
• Las subpoblaciones emergentes como HER2-bajo, claudin-low, deficiente en BRCA (BRCAness) y subconjuntos de TNBC refinados (por ejemplo, variantes inmunitarias luminales AR, similares a las basales) presentan nuevas complejidades.
• Estas clasificaciones novedosas ofrecen una mayor visión pronóstica y vías terapéuticas.

Objetivo del estudio:

• Revisar exhaustivamente los subtipos emergentes de cáncer de mama más allá de las taxonomías clásicas.
• Integrar la evidencia de biomarcadores multiómicos y de biopsia líquida en la definición de estos subgrupos.
• Destacar el valor predictivo de estos biomarcadores para terapias dirigidas y el papel del microambiente tumoral (TME).

Principales métodos:

• Integración de evidencia de perfiles genómicos, epigenéticos y proteómicos.
• Análisis de biomarcadores relacionados con el sistema inmunitario y datos de biopsia líquida.
• Revisión de estudios que investigan el microambiente tumoral (TME) y la heterogeneidad intratumoral.

Principales resultados:

• Las clasificaciones novedosas del cáncer de mama, incluidas HER2-bajo, claudin-low, BRCAness y subconjuntos de TNBC refinados, proporcionan una mayor resolución biológica.
• Estos subtipos emergentes se asocian con pronósticos distintos y predicen respuestas a terapias dirigidas como conjugados anticuerpo-fármaco, inhibidores de PARP e inhibidores de puntos de control inmunitario.
• El microambiente tumoral (TME) y la heterogeneidad intratumoral influyen significativamente en la biología y el comportamiento clínico de estas entidades emergentes de cáncer de mama.

Conclusiones:

• El reconocimiento de los subtipos emergentes de cáncer de mama representa un cambio de paradigma hacia la oncología de precisión dinámica y dirigida por biomarcadores.
• Estos grupos clínicamente accionables permiten una mejor estratificación de los pacientes y un pronóstico refinado para el cáncer de mama agresivo.
• Es crucial pasar de modelos estáticos basados en receptores a marcos dinámicos basados en biomarcadores para avanzar en el tratamiento del cáncer de mama.