Quan el càncer de mama arriba als ganglis limfàtics de l'aixella, la mortalitat augmenta de manera clara; per això és important saber com més aviat millor si s'hi ha estès. Segons l'Organització Mundial de la Salut, el 2024 es van diagnosticar més de 2,4 milions de casos de càncer de mama al món i en van morir uns 694.000 dones.
Un equip format per la Unitat BCN MedTech de la Universitat Pompeu Fabra (Alba Fischer Carles, Gemma Piella i Jérôme Noailly), l'Hospital Universitari de Tortosa Verge de la Cinta, l'Institut de Recerca Biomèdica Catalunya Sud i la Universitat Rovira i Virgili, amb l'Hospital Joan XXIII de Tarragona, ha publicat a la revista «Breast Cancer Research» (volum 28, article 121) un model d'aprenentatge automàtic que, per primera vegada en un estudi així, afegeix a les dades clíniques i anatomopatològiques les de la resposta immunitària de la pacient. El model final es va entrenar amb 83 dones amb càncer de mama luminal, diagnosticades entre el 1995 i el 2008; set de les nou variables immunitàries provenen de ganglis de l'aixella sense metàstasi. Es van comparar amb un model que només feia servir dades clíniques i que s'havia entrenat amb una sèrie més àmplia de 344 pacients.
El resultat és que el model amb dades immunitàries redueix els falsos positius de metàstasi respecte del que només té dades clíniques. L'estudi proposa també un possible biomarcador, el CD21 dins del tumor, que correspon a cèl·lules dendrítiques fol·liculars, i suggereix que els ganglis sense metàstasi també donen informació útil sobre com evoluciona la malaltia. Segons els autors, la resposta immunitària no s'avalua de manera rutinària en la pràctica clínica, i el model podria reforçar els mètodes diagnòstics actuals.
Els autors adverteixen que l'eina no serveix per predir si una pacient desenvoluparà metàstasi, sinó per establir quines variables, sobretot immunitàries, s'associen al fet de tenir-ne a l'aixella. La mostra és petita, d'una sola zona i d'un sol tipus de tumor, i el biomarcador s'ha de confirmar en sèries més àmplies i en pacients d'altres centres abans de poder arribar a la consulta.