Un equipo investigador del Trinity College de Dublín y otras instituciones ha llevado a cabo la revisión más exhaustiva hasta la fecha de las herramientas empleadas para estimar el riesgo de cáncer de mama de una mujer con antecedentes familiares de la enfermedad.

Los hallazgos, 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 a menudo se les ofrece una evaluación de su propio riesgo de desarrollar la enfermedad. Como parte de esta valoración, los médicos utilizan modelos estadísticos que predicen la probabilidad de que una mujer desarrolle cáncer de mama en el futuro. Es importante, ya que ayuda a orientar las decisiones sobre el cribado y la prevención. Estas decisiones podrían ser si comenzar con mamografías o resonancias magnéticas, si ofrecer medicación para reducir el riesgo o, en algunos casos, si debería considerarse la extirpación quirúrgica preventiva de las mamas.

Hasta ahora no estaba demasiado 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.

Algunos modelos superan a otros, pero queda margen de mejora
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.

Sarah McGarrigle, autora principal de la revisión:
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

La autora principal de la revisión, Sarah McGarrigle, explicó 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», dijo. «Nuestros 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».

Según los autores, los resultados apoyan los continuos esfuerzos por mejorar la evaluación personalizada del riesgo de cáncer de mama, en especial en mujeres con claros antecedentes familiares de la enfermedad.

«Para las mujeres que tienen un riesgo elevado según sus antecedentes familiares de cáncer de mama, conocer su riesgo personal puede configurar algunas de las decisiones más importantes de sus vidas, como si aumentar la frecuencia del cribado o valorar el tratamiento preventivo», explica la profesora Elizabeth Connolly, autora sénior de la revisión. «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».

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», añadió McGarrigle.

Referencia
McGarrigle SA, Hanhauser YP, Mockler D, Gallagher DJ, Kennedy MJ, Damen JAAG, Bennett K, Connolly EM. Risk prediction models for familial breast cancer. Cochrane Database of Systematic Reviews 2026, Issue 6. Art. No.: CD013185. DOI: 10.1002/14651858.CD013185.pub2