Datos que avisan de las recaídas en cáncer de mama

Se debaten entre la esperanza y el miedo. La primera vez que el médico les comunicó el diagnóstico, la incertidumbre se apoderó de ellas. Ahora, luchan para que el miedo no las paralice. Saben a lo que se enfrentan, pero tienen miedo al sufrimiento de quienes quieren. Tienen cáncer de mama. No es la primera vez. Su idea es desterrar el terror, dejarlo fuera de la consulta y, sobre todo, de su vida. Y es que esta enfermedad no sólo daña el cuerpo, también erosiona la mente. Lo saben. Lo padecieron y lo superaron, sin embargo, el bicho ha vuelto. Apartan el estrés y afrontan la patología con todas las armas farmacológicas y terapéuticas existentes. La batalla ha regresado y hay que combatir. No hay tiempo.

Lo ideal sería identificar la presencia del tumor cuando aún es invisible. Eso es lo que quiere lograr un equipo internacional, coordinado por el investigador vallisoletano Óscar Rueda desde el Cancer Research UK Cambridge Institute (Reino Unido). Ha diseñado un modelo estadístico que anticipa el riesgo de recaída en cáncer de mama. Tal y como explica, el método tiene varias características especiales: tiene en cuenta diferentes puntos intermedios o estados de la enfermedad, como recurrencias locorregionales y metastáticas, utiliza distintas escalas temporales, incluye variables clínicas y patológicas y tiene en cuenta el subtipo del tumor.

En este sentido, señala que lo que hace el modelo que han diseñado es tener en cuenta el momento y el estado en el que se encuentra el paciente –después de cirugía o en recaída, así como hace cuanto que se diagnosticó la enfermedad– y las características del tumor. Con toda esa información calcula diferentes probabilidades: estar sano, recaída, entre otras.

El proyecto, que ha sido publicado en la revista científica Nature, consiste en generar conocimiento que sea útil en la toma de decisiones médicas en casos diagnosticados de cáncer de pecho. En concreto, Cristina Rueda, catedrática de Estadística de la Facultad de Medicina de la Universidad de Valladolid, comenta que se ha desarrollado un modelo estadístico que permite predecir el riesgo de muerte en pacientes con cáncer de mama teniendo en cuenta los datos clínicos y moleculares del tumor además de estados de la enfermedad.

En Reino Unido se diagnostican unos 50.000 casos, en España esa cifra ronda los 33.000. En la clínica se subdivide en cuatro grupos, pero este equipo ha demostrado que, de acuerdo con el perfil molecular del tumor, hay al menos 11 tipos diferentes de lo que se llama subtipos integrativos. «El riesgo de recaída es muy variable dependiendo del subtipo del tumor, pero el porcentaje de supervivencia tras 10 años está alrededor de 75%», subraya Óscar Rueda.

El método estadístico se ha diseñado partiendo de un conjunto de datos de pacientes con una anotación completa sobre las características clínicas, patológicas y moleculares del tumor. Estos datos provienen de cinco hospitales de dos países: Reino Unido y Canadá. Para estudiar los patrones de recaída en estos pacientes, expone que coordinaron todos los centros para recabar esta información directamente de los historiales clínicos. Hicieron especial hincapié en tratar de recuperar las fechas y órganos de todas las metástasis de estos pacientes. Después homogeneizaron los datos, hicieron el control de calidad necesario y empezaron la parte de análisis estadísticos. En total, el estudio ha llevado más de tres años.

Cristina Rueda puntualiza que el modelo se ha creado a partir de otros modelos de análisis de supervivencia que se han utilizado en la literatura anteriormente. «Se ha adaptado a las características específicas del problema como el paso por diferentes etapas de la enfermedad, diferentes escalas temporales y los dos riesgos de muerte en competencia: por cáncer y por otras causas», apostilla la catedrática de Estadística de la UVA.

La técnica que han usado se llama análisis multiestado y se engloba dentro del Análisis de Supervivencia, que estudia los procesos aleatorios que transcurren desde que ocurre un suceso origen –como el diagnóstico– hasta un suceso final –como la muerte– teniendo en cuenta la posibilidad de que ocurran sucesos intermedios –como metástasis lejanas–. Sus características fundamentales son, según informa Cristina Rueda, su dimensión dinámica temporal, la formulación matemática en términos de la función de riesgo (frente a las más tradicionales que usa la función de densidad) y la incorporación de censuras que son observaciones con información incompleta (como los casos de enfermos de cáncer que al terminar el estudio están vivos).

Óscar Rueda afirma que el proyecto es pionero por varias razones. En primer lugar, incorpora diferentes etapas de la enfermedad, distintas escalas temporales y agrega información clínica y molecular del tumor para predecir trayectorias de la dolencia. «Estas predicciones pueden ser actualizadas a lo largo del tiempo, tanto si la paciente permanece libre de enfermedad como si recae».

En segundo lugar, apunta que se pone a disposición de la comunidad científica «el mayor conjunto de datos hasta la fecha» de cáncer de mama con información molecular, seguimiento a largo plazo y anotación detallada de metástasis y recurrencias. En tercer lugar, manifiesta el también investigador senior de la Universidad de Cambridge, con esta iniciativa se ha demostrado que la estratificación de pacientes en base al subtipo molecular proporciona más información sobre los patrones de recaída que la estratificación basada en variables clínicas. «Permite identificar pacientes con mayor riesgo de recaída a largo plazo que requieran estrategias clínicas de monitorización».

Las ventajas son claras: «Obtener estimadores de la probabilidad de recaída y muerte en cada momento del tiempo y para cada tipo de paciente», resume Cristina Rueda. En esta línea, Óscar Rueda indica que el conjunto de datos generado y el modelo pueden servir para identificar nuevos biomarcadores de interés en cáncer de mama.

El modelo se ha validado a partir de datos de 3.240 pacientes, incluidos 1.980 con información molecular y se ha validado inicialmente usando este mismo conjunto de datos y técnicas estadísticas específicas. Además, se han certificado en otros dos conjuntos de datos externos. Por un lado, en un grupo de 178 pacientes que formaban parte del conjunto original pero que no han sido utilizados en la generación de las diferentes categorías de información molecular y, por tanto, pueden validarse. Por otro lado, se ha validado también en una base de datos externa de 1.380 compuesta por pacientes de ocho cohortes diferentes.

Hay muchos grupos que trabajan para identificar marcadores de riesgo en cáncer de mama, si bien, reconoce Óscar Rueda, su departamento en Cambridge es diferente en su enfoque traslacional. «Todo lo que hacemos en el laboratorio está orientado a utilizarlo en pacientes del hospital a través del programa de medicina personalizada», destaca.

El coordinador del estudio asegura que el modelo podría servir para otras enfermedades. De hecho, existen métodos parecidos. Sin embargo, requiere «cambios significativos» para adaptarse a la biología de cada tumor, identificando en cada caso cuáles son las variables con capacidad predictiva. Además, añade que hacen falta datos específicos de esos tumores para poder estimar los efectos de cada variable.

El proyecto surgió en 2015 durante una temporada de dos meses que Óscar Rueda pasó en la Universidad de Stanford. El siguiente paso será validar en un conjunto mayor estos descubrimientos y diseñar un test genómico para clasificar cada tumor en sus 11 subtipos integrativos.

«Las empresas deberían colaborar financiando los proyectos de investigación»

Cristina Rueda, catedrática de Estadística de la Facultad de Medicina de la Universidad de Valladolid (UVA), asegura que «lo más relevante sería que las empresas colaborasen financiando los proyectos de investigación». En este sentido, comenta que la sociedad desconoce, en general, el trabajo que desarrollan los científicos, por lo que «difícilmente puede premiarlo». «Existen premios para científicos más brillantes, hombres con mucha frecuencia». Más positivo es su compañero de proyecto, Óscar Rueda, investigador senior de la Universidad de Cambridge, quien asegura que la sociedad sí que premia la investigación y el talento.

La catedrática de la UVA se muestra más esperanzadora con la situación de la investigación y la innovación en Castilla y León. De ellas, dice que son «bastante desconocidas pero de gran calidad». «Sólo hay que preguntar sobre el trabajo de los diferentes grupos de investigación, por ejemplo, en la Facultad de Ciencias de la UVA». Lo mismo piensa Óscar Rueda que, a pesar de llevar 10 años alejado de su tierra, sólo tiene buenas palabras para sus colegas del departamento de Estadística: «Hacen un trabajo puntero muy importante, especialmente en el campo de la Inferencia con Restricciones».

No obstante, Cristina Rueda sostiene que las administraciones públicas no le dan la importancia que deberían ni a la educación, ni a la ciencia, ni a la innovación.

En su opinión, los jóvenes tienen «un panorama muy diferente» al que había hace 30 años. Por un lado, «muchas más oportunidades». Por otro, «muchas más dificultades» para encontrar un trabajo estable y bien remunerado. En concreto, sostiene que la carrera científica es «demasiado dura, larga y desalentadora».