Artículo original: Huang, X., Shi, Z., Mai, J. et al. An MRI-based Scoring System for Preoperative Prediction of Axillary Response to Neoadjuvant Chemotherapy in Node-Positive Breast Cancer: A Multicenter Retrospective Study. Acad Radiol. 2023 Jul;30(7):1257-1269.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.acra.2022.09.022
Sociedad: Association of University Radiologists (@AURtweet)
Palabras clave: Breast cancer; Neoadjuvant chemotherapy; Pathologic complete response; Magnetic resonance imaging; Axillary lymph node.
Abreviaturas: ALND (Axillary lymph node dissection), AUC (Area under the receiver operating characteristic curve), CI (Confidence interval), ER (Estrogen receptor), FNR (False-negative rate), HER2 (Human epidermal growth factor receptor 2), NAC (Neoadjuvant chemotherapy,) OR (Odds ratio), pCR (Pathologic complete response), PR (Progesterone receptor), SLNB (Sentinel lymph node biopsy).
Línea editorial del número: Academic Radiology es la revista oficial de un grupo amplio y variado de sociedades y asociaciones, entre las que se encuentran la Association of University Radiologists, la Society of Chairs of Academic Radiology y la Association of Program Directors in Radiology, entre otras. En el número de este mes se publican numerosos estudios de gran interés, algunos de ellos orientados a encontrar factores predictores pronósticos en los estudios de RM, como el sujeto a revisión en este texto, entre los que destacan además uno sobre la posible predicción del crecimiento de aneurismas intracraneales y otro sobre la predicción de la extensión a distancia en el cáncer de páncreas. También es reseñable la presencia de varios estudios que introducen el Deep Learning como herramienta complementaria para la labor diagnóstica de patologías variadas, como el seguimiento de los meningiomas o la correlación histo-radiológica del cáncer gástrico.
Motivos para la selección: El cáncer de mama es, por su frecuencia y su elevada morbi-mortalidad, una de las patologías más estudiadas e investigadas en la medicina; además, dadas sus características clínicas, anatómicas y pronósticas, se ha convertido también en una de las entidades con un manejo diagnóstico más estandarizado y sistematizado, en el que los radiólogos desempeñan un papel fundamental y tienen una implicación más directa y constante que en otros procesos. Todo ello, sumado a los buenos datos en las tasas de supervivencia y a la disminución de su morbilidad, ha llevado a crear una sensación de seguridad y confianza en su manejo radiológico que puede dejar la sensación de que quedan pocos horizontes por explorar; por ello, valoro especialmente estudios como el sujeto a revisión en los que se intenta ir un paso más allá y encontrar nuevas funciones y objetivos en este proceso diagnóstico, para no olvidar que aún podemos mejorar y que nos queda mucho camino por recorrer.
Resumen:
Introducción
La quimioterapia neoadyuvante es un tratamiento cada vez más empleado para disminuir el tamaño tumoral en pacientes con cáncer de mama y afectación ganglionar, y la respuesta de dicha afectación al tratamiento ha demostrado ser un factor pronóstico crucial para la supervivencia de las pacientes. Aunque el estudio de referencia para evaluar dicha respuesta es la disección ganglionar, las complicaciones de esta técnica han despertado la necesidad de buscar otros métodos igual de efectivos pero menos invasivos. En este sentido, aunque la resonancia magnética es la prueba diagnóstica de mayor sensibilidad para determinar la respuesta al tratamiento neoadyuvante, la literatura refleja datos muy variables e inconsistentes sobre su valor, y por ello este estudio pretende desarrollar un sistema de puntuación que integre datos radiológicos (RM) y clínico-patológicos que ayude a evaluar esta respuesta de manera óptima y a desescalar en la cirugía axilar.
Métodos
Se trata de un estudio retrospectivo con los datos de tres hospitales, realizado sobre pacientes con cáncer de mama y afectación ganglionar axilar que habían recibido NAC y tratamiento quirúrgico, y que disponían además de estudio histológico de la respuesta axilar a la NAC. A todas estas pacientes se les había realizado estudio RM pre y post NAC antes de la cirugía de la mama, interpretadas por radiólogos expertos (al menos 5 años de experiencia) que no habían tenido acceso a la información histológica.
Posteriormente se realizó un análisis de regresión logística univariable para evaluar la correlación entre distintas variables clínico-patológicas y radiológicas y la potencial respuesta histológica completa de la afectación axilar. De todas ellas se seleccionaron las variables con un valor p < 0.2 para realizar un análisis multivariable de regresión logística.
Por último, se desarrolló un sistema de puntuación simplificado (Breast Cancer with Axillary Metastasis pCR prediction o BCAM-pCR) basado en los resultados de este último análisis, que otorga una puntuación determinada a cada predictor en función de su coeficiente de regresión.
Resultados y discusión
Se definieron como potenciales predictores de la respuesta axilar completa hasta 6 variables clínico-patológicas (estadio N pre-NAC, presencia de RE/RP/HER2 y estadios T y N post-NAC), 3 variables en RM pre-NAC (tipo de realce, valor ADC del tumor mamario e infiltración perinodal) y 6 variables en RM post-NAC (variación en el tamaño del tumor, disminución del realce, edema peritumoral, realce residual en el lecho tumoral e infiltración hiliar y perinodal ganglionar). A partir del análisis comparativo de todas estas variables se hizo una selección para proponer el mejor modelo multivariable para predicción de respuesta axilar completa, y basándose en él se definió el sistema de puntuación BCAM-pCR:
| FACTOR PREDICTIVO | PUNTUACIÓN |
| Receptores de progesterona (RP) | Negativo: 3 puntos |
| Positivo: 0 puntos | |
| HER2 | Positivo: 2 puntos |
| Negativo: 0 puntos | |
| Estadio T post-NAC | T0-1: 2 puntos |
| T2-4: 0 puntos | |
| Valor ADC del tumor mamario pre-NAC | > 0.84: 1 punto |
| < 0.84: 0 puntos | |
| Infiltración perinodal pre-NAC | Ausente: 1 punto |
| Presente: 0 puntos | |
| Realce residual en lecho tumoral post-NAC | Ausente: 2 puntos |
| Presente: 0 puntos | |
| Infiltración perinodal post-NAC | Ausente: 2 puntos |
| Presente: 0 puntos |
Se observó que la puntuación obtenida en este sistema era significativamente mayor en pacientes con respuesta axilar completa que en aquellas en las que no se había conseguido. Atendiendo al análisis de todas las puntuaciones, se concluyó que las pacientes con puntuación menor o igual a 3 tenían una menor tasa de respuesta axilar completa (4-18%), mientras que aquellas con una puntuación igual o mayor de 11 tenían alta tasa de respuesta axilar completa (86-100%).
Para facilitar la aplicación clínica de esta escala se desarrolló una calculadora online, a la que se puede acceder a través del siguiente enlace: https://bcamprediction.shinyapps.io/BCAMcalculator/
El análisis de datos de puntuación del sistema BCAM-pCR demostró no solo una buena capacidad predictiva de la respuesta axilar completa a la NAC, sino también una gran estabilidad de dicha capacidad en las diferentes cohortes estudiadas y una buena reproducibilidad entre diferentes radiólogos que participaron de manera independiente en el estudio, lo que añade valor a su solidez como herramienta diagnóstica.
Conclusión
El sistema de puntuación BCAM-pCR propuesto en el actual estudio, basado en variables clínico-patológicas y radiológicas (obtenidas en estudios RM), parece funcionar como una herramienta accesible y eficiente para predecir de manera no invasiva la respuesta axilar completa en pacientes con cáncer de mama y afectación ganglionar.
Valoración personal:
Se trata de un estudio muy interesante que pretende ampliar el potencial de la Radiología para optimizar y perfeccionar el proceso diagnóstico del cáncer de mama, proponiendo un sistema de puntuación relativamente sencillo y accesible para la práctica radiológica diaria. Además de lo atractivo de su utilidad, el estudio cuenta con un análisis exhaustivo y bien explicado, que parece fundamentar de manera sólida el sistema BCAM-pCR.
Por último, me gustaría destacar el acierto de haber desarrollado una herramienta online de acceso gratuito para calcular la puntuación de dicho sistema, que no solamente lo hace más accesible sino que sin duda facilita su comprensión y aplicación.
Fernando Rodado Aranguren
Hospital Universitario de La Princesa, R3
cbseram.com 
Deja un comentario