En el marco del Día Mundial contra el Cáncer de Mama, investigadores de la Unidad BCN MedTech de la Universitat Pompeu Fabra (UPF), junto con el Hospital Universitari de Tortosa Verge de la Cinta, la Universitat Rovira i Virgili y el Institut de Recerca Biomèdica Catalunya Sud, presentaron un modelo de inteligencia artificial diseñado para determinar la presencia de metástasis en los ganglios linfáticos axilares en pacientes con cáncer de mama luminal.
El desarrollo tecnológico se fundamenta en un enfoque integral que combina por primera vez las características clinicopatológicas del tumor primario (como el tamaño y la diferenciación celular) con el perfil de respuesta inmunitaria de la paciente. Los ganglios de la axila actúan como los principales puntos de filtrado linfático de la zona mamaria, por lo que la detección precisa de células tumorales en estas estructuras resulta crítica para definir el estadiamiento clínico y el pronóstico de la enfermedad.
Para la optimización del algoritmo, el equipo evaluó cuatro arquitecturas de aprendizaje automático. El modelo definitivo, que incorpora tanto parámetros inmunológicos como clínicos, demostró una reducción significativa en la tasa de falsos positivos en comparación con las herramientas entrenadas únicamente con datos clínicos convencionales. Aunque los autores aclararon que el sistema no posee una función de predicción prospectiva sobre el desarrollo futuro de metástasis, sí permite precisar qué variables inmunes y tumorales se asocian de forma directa con el compromiso axilar actual.
Asimismo, la investigación permitió identificar un nuevo biomarcador potencial de diseminación axilar: las células dendríticas foliculares intratumorales (CD21+). Los hallazgos confirmaron que incluso los ganglios linfáticos no metastásicos aportan información biológica relevante, ya que la organización estructural de la respuesta inmune en estos tejidos se vincula de manera estrecha con la agresividad y el comportamiento general del carcinoma.
