L’estudi, amb participació de la URV, també conclou que un grup de cèl·lules del tumor primari podrien constituir un nou candidat a biomarcador i, en el futur, una possible diana terapèutica

Investigadors de diferents institucions de recerca i hospitals catalans han desenvolupat un nou model d’IA per detectar si hi ha metàstasi del càncer de mama en algunes de les zones properes al pit, concretament als ganglis de l’aixella, filtres essencials del sistema immunitari. Mentre que estudis previs havien considerat fonamentalment les dades clinicopatològiques del tumor (com la seva mida i característiques), el nou sistema d’IA s’ha desenvolupat en el marc del primer estudi que combina aquestes dades amb les de la resposta immunitària de les pacients.

La recerca constata que la resposta immunitària és un factor crucial per determinar si hi ha o no metàstasi del càncer de mama luminal, una de les tipologies més freqüents. Tot i això, els mètodes diagnòstics i tecnologies actuals no l’avaluen de forma rutinària en la pràctica clínica. Així doncs, el nou model d’aprenentatge automàtic pot servir per reforçar els actuals mètodes diagnòstics.

El desenvolupament tecnològic de la IA ha anat a càrrec dels investigadors de la UPF Alba Fischer Carles, Gemma Piella i Jérôme Noailly, de la Unitat BCN MedTech del Departament d’Enginyeria. La part clínica de l’estudi l’ha liderat Carlos López Pablo, vinculat a l’Hospital Universitari de Tortosa Verge de la Cinta, l’Institut de Recerca Biomèdica Catalunya Sud (IRB CatSud) i la Universitat Rovira i Virgili. També hi han participat altres investigadors d’aquestes mateixes institucions i de l’Hospital Universitari Joan XXIII de Tarragona.

Aquesta recerca suposa un pas endavant en el coneixement dels mecanismes immunitaris implicats en l’extensió del càncer de mama als ganglis limfàtics. Segons les dades més recents de l’Organització Mundial de la Salut (OMS), corresponents al 2024, aquell any més de 2,4 milions de dones van ser diagnosticades de càncer de mama arreu del món i en van morir 694.000. La taxa de mortalitat per aquesta malaltia augmenta significativament quan les cèl·lules tumorals es desplacen cap als ganglis limfàtics de l’aixella.

“En aquest context, hem desenvolupat un model d’aprenentatge automàtic que integra les dades de la resposta immunitària amb les de tipus clínic i patològic, amb l’objectiu d’explorar el seu potencial per determinar la presència de metàstasis als ganglis limfàtics axil·lars”, explica la investigadora de la UPF Alba Fischer Carles.  Set de les nou variables immunitàries del model final provenen de l’estudi de teixits extrets dels ganglis axil·lars (sense metàstasi) d’aquest grup de pacients.

Abans de dissenyar el model definitiu, s’han provat tres models més. Dos d’ells s’han entrenat amb les dades clíniques i immunològiques del mateix grup de 83 dones diagnosticades amb el mateix tipus de càncer de mama luminal entre 1995 i 2008, i un tercer amb una sèrie més àmplia de 344 pacients (incloses aquestes 83), únicament amb dades clíniques. Amb el model final, que inclou les dades immunitàries, es redueixen els falsos positius de metàstasi de càncer de mama luminal respecte al sistema d’IA entrenat únicament amb dades clíniques. El model final d’IA no té un valor predictiu, és a dir, no permet anticipar si una pacient desenvoluparà o no metàstasi, però sí determinar quines variables clíniques i sobretot immunes -presents al tumor primari i als mateixos ganglis axil·lars- s’associen al fet de tenir metàstasis a l’aixella.

Identificat un nou possible biomarcador immunitari

La recerca també ha identificat un nou possible biomarcador de la metàstasi axil·lar del càncer de mama (CD21+ intratumoral). Els biomarcadors són característiques biològiques que permeten mesurar de forma objectiva alteracions patològiques. En aquest cas, un grup de cèl·lules situades dins del tumor primari (dendrítiques fol·liculars) podrien ser determinants per detectar l’extensió del tumor.

Carlos López Pablo explica que, fins ara, el gangli limfàtic s’ha analitzat sobretot per determinar si conté o no cèl·lules tumorals. “Aquest treball ens diu que els ganglis sense metàstasi també aporten informació: la manera com s’hi organitza la resposta immunitària, juntament amb la del tumor primari, es relaciona amb el comportament de la malaltia”, assegura. “És un pas per entendre millor per què uns tumors s’estenen als ganglis i altres no i quin paper hi pot tenir la resposta immune. No obstant això, abans d’arribar a la pràctica clínica caldrà confirmar-ho en sèries més àmplies i en pacients d’altres centres”, conclou.

Així doncs, l’eficàcia del CD21+ com a biomarcador s’haurà de continuar avaluant en futurs estudis i aquesta recerca obre la porta a explorar-lo com a possible diana terapèutica.

L’estudi s’ha finançat a través del projecte europeu BosomShield (MSCA Doctoral Networks, HORIZON-MSCA-2021-DN-01-01, GA 101073222), del projecte SCARLET (TED2021-130081B-C22, MCIN i NextGenerationEU).

Referència bibliogràfica: Alba Fischer-Carles, Alessio Fiorin, Carlos López Pablo, Laia Reverté, Esther Sauras-Colón, Noèlia Gallardo-Borràs, Marylène Lejeune, Mikel Relloso Ortiz de Uriarte, Tábata Sánchez-Alcántara, Maria Ballester-Navarro, Ramon Bosch Príncep, Laia Adalid-Llansa, Elena Goyda, Daniel Mata Cano, Jérôme Noailly & Gemma Piella. Leveraging immune and clinicopathological profiles with machine learning to predict axillary lymph node metastasis in breast cancer patients. Breast Cancer Res 28, 121 (2026). https://doi.org/10.1186/s13058-026-02294-9