Ninguna mujer en el mundo escapa del riesgo de desarrollar cáncer de mama, sin importar su edad (después de la pubertad), raza o si vive en un país de ingresos altos o bajos.
La incidencia de esta enfermedad es imprevisible, tanto que el 80% de los casos se presentan sin antecedentes familiares ni otros factores de predisposición, según datos de la Organización Mundial de la Salud.
Es por esto que la detección temprana continúa siendo la mejor herramienta para combatir el cáncer de mama, que anualmente se diagnostica en 2,4 millones de mujeres, aproximadamente, y es mortal para 694.000 pacientes. Le puede interesar: Casos de cáncer en Cartagena: mama y próstata lideran las cifras en 2026.
Día Mundial contra el Cáncer de Mama 2026: este es el llamado
Bajo el lema ‘Cada historia es única, cada viaje importa’, la conmemoración del Día Mundial de la Lucha contra el Cáncer de Mama de este año se centra en reconocer que cada caso es diferente, dependiendo de las particularidades de la paciente, el acceso a los servicios de salud y sus redes de apoyo.
El foco de la conmemoración también es un llamado para que la comunidad médica implemente tratamientos más individualizados, a partir de las singularidades de las mujeres, para cada vez más dejar de lado los protocolos estandarizados que, si bien combaten la enfermedad, representan un desafío para la calidad de vida de las pacientes, por sus múltiples efectos secundarios.
Tanto en la detección temprana como en la creación de alternativas para tratar el cáncer de mama, la tecnología y avances científicos son instrumentos valiosos. Estos son algunos de los más recientes.
Inteligencia artificial para detectar el cáncer de mama con mayor precisión
Aunque hay múltiples equipos de imágenes diagnósticas que ya cuentan con inteligencia artificial incorporada, un estudio hecho en España mostró las ventajas de usar esta tecnología más allá del momento del examen y lo llevó hasta el análisis de los resultados.
La investigación, realizada en el Hospital Universitario Reina Sofía con la participación de investigadores del Instituto Maimónides de Investigación Biomédica de Córdoba y la Universidad de Córdoba, usó un modelo de IA que clasifica las mamografías según el riesgo: las de bajo riesgo se consideraban normales sin lectura humana, mientras que las restantes fueron evaluadas por radiólogos con apoyo de IA.
El resultado: se redujo en 63,6 % la carga de lectura de los especialistas, lo que les ayudó a liberar tiempo, permitiéndoles concentrar su atención en los estudios que requieren una evaluación más detallada. También aumentó en 15,2 % la tasa de detección de cáncer.
Una de las conclusiones claves del estudio es que, si bien la implementación de la IA puede hacer más eficiente el análisis de las mamografías, se necesita validación de los especialistas y cada centro médico interesado en aplicarla deberá hacer pruebas previas para comprobar que los resultados son positivos.
Cáncer de mama sin quimioterapia: un tratamiento prometedor
¿Es posible tratar a algunas pacientes con cáncer de mama sin recurrir a la quimioterapia convencional y mantener buenos resultados? Esta fue la pregunta que buscó responder el estudio PHERGain-2, presentado en el Congreso ESMO de Cáncer de Mama 2026, en mayo de este año.
El enfoque de este ensayo, solo aplicable a pacientes con cáncer de mama tipo HER2 positivo (aquel reactivo a la proteína HER2), era identificar a las pacientes que podrían recibir un tratamiento menos agresivo, con menos efectos secundarios pero manteniendo la eficacia.
Las pacientes recibieron solo tratamiento con medicamentos indicados para el cáncer, pero sin quimioterapia convencional. Luego de esto, se examinó el tejido extraído para determinar si quedaban células cancerosas invasivas.
El 59,6 % de la pacientes no presentaron cáncer invasivo residual después del tratamiento inicial y el 40,4 % restante necesitó de medicación adicional con fármacos o quimioterapia convencional porque aún se detectaba la presencia de células cancerosas.
Si bien el porcentaje de éxito de este estudio solo es un poco más de la mitad, se acerca a la visión de adaptar las opciones terapéuticas en función de las respuestas de las pacientes, demostrando que la innovación en cuanto al tratamiento del cáncer no solo implica nuevas tecnologías, también hace necesarios enfoques terapéuticos novedosos.
Reincidencia de cáncer de mama: así se usa la patología clínica con IA
La IA también se está aplicando en el análisis de muestras de tumores para anticipar si hay riesgo de reincidencia de la enfermedad. Lea también: Cáncer de seno metastásico: 7 claves esenciales de esta etapa avanzada de la enfermedad.
Se trata de una estrategia que mezcla patología digital con IA y datos clínicos de las pacientes, aportados por especialistas, para identificar patrones microscópicos que no son evidentes para el ojo humano y relacionarlos con el riesgo de que el cáncer reaparezca.
Funciona así: en vez de analizar la muestra de un tumor extirpado solo bajo el microscopio, se usa un escáner de alta resolución para obtener una imagen digital (lo que se conoce como patología digital). Luego esa imagen pasa por un sistema impulsado por IA, entrenado con muestras y datos clínicos de las pacientes.
Ese algoritmo busca patrones asociados con el comportamiento futuro de la enfermedad. Por ejemplo, durante su entrenamiento puede aprender que determinadas combinaciones de características microscópicas aparecen con mayor frecuencia en tumores que posteriormente presentan recurrencia.
Esta iniciativa de combinar patología digital con IA es liderada por la Universidad de Chicago y aunque aún sigue en estudio, es prometedora.
