Una revisión Cochrane de 45 estudios compara las principales herramientas utilizadas para estimar el riesgo en este grupo de población. El análisis concluye que ninguna alcanza una capacidad predictiva suficiente para individualizar plenamente las decisiones clínicas.
Un equipo investigador del Trinity College de Dublín y otras instituciones ha llevado a cabo una revisión Cochrane, la más exhaustiva hasta la fecha, de las herramientas empleadas para estimar el riesgo de cáncer de mama en mujeres con antecedentes familiares.
Los hallazgos de , presentados en la Reunión Anual de la American Society of Clinical Oncology (ASCO), indican que, aunque algunos de los modelos de riesgo más utilizados funcionan razonablemente bien, ninguno es muy exacto a la hora de identificar qué mujeres desarrollarán cáncer de mama.
A las mujeres con antecedentes familiares de cáncer de mama se les suele ofrecer una evaluación de su riesgo individual. Para ello, los médicos recurren a modelos estadísticos que estiman la probabilidad de desarrollar la enfermedad.
Esta valoración es clave, ya que orienta decisiones sobre el cribado y la prevención, como iniciar mamografías o resonancias magnéticas, ofrecer medicación para reducir el riesgo o, en algunos casos, considerar la extirpación quirúrgica preventiva de las mamas. Sin embargo, hasta ahora no estaba claro qué modelos funcionan mejor para este grupo.
La revisión Cochrane analizó 45 estudios que examinaron modelos de riesgo de cáncer de mama en mujeres con antecedentes familiares de la enfermedad. El equipo investigador evaluó la exactitud de los modelos en su predicción del riesgo de cáncer de mama en el futuro. Cuatro modelos habían sido lo suficientemente estudiados para permitir un análisis detallado: Gail (BCRAT), Tyrer-Cuzick (IBIS), BOADICEA y BRCAPRO.
Al considerar el riesgo futuro de cáncer de mama, la revisión encontró que el modelo BOADICEA mostró un rendimiento general más equilibrado en las mujeres con antecedentes familiares de cáncer de mama. Los modelos Gail y BOADICEA produjeron estimaciones del riesgo que en general estuvieron cerca del número de cánceres de mama que ocurrieron en realidad en los estudios. Sin embargo, el modelo de Tyrer-Cuzick tendió a sobrestimar el riesgo, mientras que BRCAPRO tendió a subestimarlo.
Al examinar la capacidad de los modelos de distinguir entre las mujeres que desarrollaron o no cáncer de mama (conocido técnicamente como exactitud discriminatoria), todos los modelos mostraron un rendimiento moderado, pero ninguno se acercó a la exactitud necesaria para una atención completamente personalizada.
La autora principal de la revisión, Sarah McGarrigle, del Instituto de Cáncer Trinity St. James’s (Irlanda) explica que los resultados destacan el valor y las limitaciones de estos modelos en la predicción del riesgo. “El uso de estas herramientas ya está muy extendido en la práctica clínica, y ahora tenemos una imagen más clara de su exactitud en mujeres con antecedentes familiares de cáncer de mama”, afirma.
Los hallazgos apuntan a que estas herramientas tienen valor para respaldar la evaluación de riesgo y eso es alentador, pero todavía tenemos un largo camino por recorrer
“Nuetros hallazgos apuntan a que estas herramientas tienen valor para respaldar la evaluación de riesgo y eso es alentador, pero todavía tenemos un largo camino por recorrer”, señala la autora principal. En esta línea, los resultados respaldan los esfuerzos por mejorar la evaluación personalizada del riesgo de cáncer de mama, especialmente en mujeres con antecedentes familiares claros.
Por su parte, Elizabeth Connolly, líder de la revisión en la Universidad de Medicina y Ciencias de la Salud (Irlanda), subraya el impacto de estas estimaciones en la vida de las pacientes: conocer su riesgo puede condicionar decisiones relevantes, como aumentar la frecuencia del cribado o valorar tratamientos preventivos.
Es muy importante que las herramientas que utilicemos para guiar esas conversaciones sean lo más exactas posible
“Es muy importante que las herramientas que utilicemos para guiar esas conversaciones sean lo más exactas posible. Todavía no hemos llegado a ese punto, pero estamos avanzando, y esta revisión ayuda a señalar el camino a seguir”, añade.
Muchos de los estudios que evaluaron estos modelos fueron de calidad deficiente o incierta, lo que limita la confianza en algunos de los resultados. “Se necesitan estudios de mayor calidad y una mejora continua de estos modelos para que las mujeres y el personal médico puedan tomar decisiones basadas en la información más exacta posible”, concluye McGarrigle.
Referencia:
McGarrigle S. et al. Supported by the Cochrane Breast Cancer Review Group. Risk prediction models for familial breast cancer. Cochrane Database of Systematic Reviews TBD (2026).
Los resultados de dos estudios publicados en The Lancet identifican biomarcadores de alzhéimer en personas que aún no han desarrollado demencia y plantean nuevas posibilidades para mejorar el diagnóstico precoz de la enfermedad.
Las herramientas PREVENT y SCORE2 muestran buena capacidad predictiva en distintas regiones y contextos clínicos. Los resultados respaldan su uso en guías clínicas y refuerzan la prevención personalizada. Su validación en poblaciones diversas también impulsa su aplicación en distintos sistemas sanitarios.
