Evolución del cáncer de mama durante la terapia sistémica neoadyuvante (BELIEVE)

El cáncer de mama es el cáncer femenino más común en el Reino Unido y sigue siendo una de las principales causas de muerte por cáncer. Las tasas de supervivencia han mejorado enormemente en los últimos cuarenta años debido a mejoras en el diagnóstico temprano, las técnicas quirúrgicas, los tratamientos de quimioterapia eficaces, la terapia hormonal y la introducción de tratamientos biológicos específicos. Sin embargo, a pesar de ello, el cáncer de mama sigue siendo la cuarta causa más común de muerte por cáncer en el Reino Unido y el 20% de las mujeres diagnosticadas con esta enfermedad no sobreviven más de diez años después del diagnóstico.

Los tratamientos anticancerígenos sistémicos (es decir, tratamientos orales o intravenosos como quimioterapia, terapia dirigida e inmunoterapia) se administran de forma rutinaria antes de la cirugía (llamada terapia neoadyuvante) en pacientes con cáncer de mama agresivo temprano y localmente avanzado para reducir el tamaño del cáncer y hacerlo más grande. operable. Como resultado, las mujeres que reciben terapia neoadyuvante a menudo requieren una cirugía menos radical para extirpar el cáncer. Los ensayos clínicos han demostrado que el momento de la terapia sistémica (es decir, si se administra antes o después de la cirugía) no influye en la supervivencia y, debido a esto, la terapia sistémica antes de la cirugía es ahora un pilar del tratamiento del cáncer de mama.

Los ensayos clínicos también han demostrado que el nivel de respuesta tanto del tumor de mama primario como de los ganglios linfáticos cercanos a la terapia anticancerígena sistémica está fuertemente asociado con la recaída y la supervivencia del cáncer. La presencia de cáncer extenso en el momento de la cirugía se asocia con un mayor riesgo de recaída metastásica y un mal pronóstico.

Este estudio analizará en profundidad muestras del tumor, la sangre y las heces de un paciente, así como datos de imágenes de resonancia magnética, para identificar características específicas del paciente o de su cáncer que podrían usarse para predecir si (a) es probable que un tratamiento funciona y (b) una vez iniciado, si el tratamiento sigue funcionando. Todos estos datos se combinarán para crear predictores que puedan identificar: (a) pacientes que no responden a la terapia y podrían dirigirse a diferentes tratamientos y (b) pacientes que responden muy bien al tratamiento y podrían beneficiarse de la terapia. escalada.

Además, al perfilar estos cánceres de mama con gran detalle, este proyecto nos permitirá identificar nuevas vulnerabilidades del cáncer y objetivos farmacológicos que luego podrían usarse para tratamientos en el futuro.