Modelo predictivo de positividad del ganglio centinela en el cáncer de mama.

Objetivos
Desarrollar un modelo predictivo de positividad de la biopsia selectiva de ganglio centinela en el tratamiento quirúrgico del cáncer de mama. Demostrar que hay determinados factores que influyen en la aparición de metástasis ganglionares axilares en el cáncer de mama.
Metodología
Modelo predictivo de positividad del gánglio centinela en cáncer de mama. Diseño observacional, retrospectivo y analítico del tipo cohortes retrospectivas. El estudio recogió un total de 382 mujeres sometidas a tratamiento quirúrgico del cáncer de mama en el HUPR.
Resultados
Las pacientes que presentan invasión vascular peritumoral tienen 9,67 veces más probabilidad de tener afectación ganglionar que las que no la padecen. Las localizaciones anatómicas del tumor se han clasificado según el riesgo de afectación axilar. Las pacientes con una localización tumoral de un riesgo intermedio (unión de cuadrantes superiores) tienen 1,32 veces más riesgos de padecer metástasis axilares que aquellas pacientes que presentaron un tumor situado en cuadrantes de bajo riesgo (cuadrantes supero-interno y en cuadrantes ínfero-externo. Las pacientes con una localización tumoral de alto riesgo (retroareolares, cuadrante supero-externo, cuadrante ínfero-interno, unión de cuadrantes inferiores, unión de cuadrantes internos, unión de cuadrantes externos y tumores multifocales), tienen 3,35 veces más riesgo de padecer afectación axilar que la paciente con una localización tumoral de bajo riesgo. Las pacientes con un tamaño tumoral mayor a 1.5 cm tiene 1,023 veces más riesgo de padecer metástasis axilares que aquellas con tumoraciones menores. Una exploración axilar positiva tiene 8,63 veces más riesgo de tener metástasis en ganglios axilares que las pacientes con exploración axilar normal. Hemos podido observar cómo los tumores clasificados como Luminal B y Her 2 Neu sobreexpresado (riesgo alto) tienen 1,82 veces más probabilidad de afectación axilar que los tumores Luminal A y Basal Like (riesgo bajo). La curva ROC del modelo estimado presentó un área bajo la curva de 0,84.
Conclusiones
El modelo predictivo estimado basado en las variables mencionadas, presenta una alta capacidad predictiva
Bibliografía
Fanizzi A, Pomarico D, Paradiso A, Bove S, Diotiaiuti S, Didonna V, et al. Predicting of sentinel lymph node status in breast cancer patients with clinically negative nodes: A validation study. Cancers (Basel). 2021 Jan 2;13(2):1–12.