Amb motiu del Dia Mundial contra el Càncer de Mama, que se celebra el 19 d’octubre, la recerca catalana posa el focus en el potencial de la intel·ligència artificial per aprofundir en el coneixement de la malaltia. Un equip liderat per la Universitat Pompeu Fabra (UPF), amb la participació de la Universitat Rovira i Virgili (URV), l’Hospital Universitari de Tortosa Verge de la Cinta i l’Institut de Recerca Biomèdica Catalunya Sud, ha desenvolupat un model d’IA que combina dades clíniques i immunitàries per estudiar els factors associats a la metàstasi als ganglis limfàtics en el càncer de mama luminal, un dels tipus més freqüents d’aquesta malaltia.

El treball posa el focus en un aspecte que els mètodes diagnòstics actuals no avaluen de manera rutinària: la resposta immunitària davant del tumor. Segons els investigadors, aquesta resposta és un factor rellevant per entendre si les cèl·lules canceroses s’estenen als ganglis limfàtics pròxims al pit. Integrar aquesta informació en un model d’aprenentatge automàtic permet identificar variables que poden ajudar a comprendre millor el comportament de la malaltia.

La recerca està liderada per la UPF, amb la participació de la URV, l’Hospital Universitari de Tortosa Verge de la Cinta i l’Institut de Recerca Biomèdica Catalunya Sud.

La recerca s’emmarca en un problema de salut de gran abast. Segons dades de l’Organització Mundial de la Salut corresponents al 2024, més de 2,4 milions de dones van rebre un diagnòstic de càncer de mama arreu del món i 694.000 van morir a causa de la malaltia.

A Catalunya, la supervivència al cap de cinc anys del diagnòstic és del 89,3%, segons dades del Departament de Salut. Durant el 2025 es van estimar 5.630 nous casos, prop del 29% de tots els tumors diagnosticats en dones. A més, el programa català de detecció precoç va permetre identificar 1.427 càncers de mama durant el 2024.

Combinar dades clíniques i immunològiques

Per desenvolupar el sistema, l’equip va provar diferents models d’intel·ligència artificial. Dos es van entrenar amb dades clíniques i immunològiques d’un grup de 83 dones diagnosticades de càncer de mama luminal entre el 1995 i el 2008. Un tercer model va utilitzar dades clíniques de 344 pacients, incloses les 83 anteriors.

El model final integra tant les característiques clíniques i patològiques del tumor —com ara la mida— com les dades relacionades amb la resposta immunitària. En comparar-ne els resultats amb els del sistema entrenat únicament amb informació clínica, els investigadors van observar una reducció dels falsos positius en la detecció de metàstasi als ganglis axil·lars.

El model combina dades clíniques i immunitàries per estudiar els factors associats a la metàstasi del càncer de mama luminal.

Aquesta diferència és rellevant perquè els falsos positius poden indicar erròniament la presència de metàstasi quan no n’hi ha. Tot i això, els autors remarquen que el model no és una eina predictiva validada per anticipar si una pacient desenvoluparà metàstasi, ni permet establir per si sol un diagnòstic clínic. El seu objectiu és identificar les variables clíniques i, especialment, immunitàries que s’associen a la presència de cèl·lules tumorals als ganglis.

Un possible biomarcador per estudiar l’extensió del tumor

Un dels resultats de la investigació és la identificació d’un possible biomarcador de la metàstasi axil·lar: el CD21+ intratumoral. Aquest marcador està relacionat amb les cèl·lules dendrítiques fol·liculars, presents dins del tumor primari, que podrien tenir un paper rellevant en la detecció de l’extensió de la malaltia.

Tradicionalment, l’anàlisi dels ganglis limfàtics s’ha centrat a determinar si contenen cèl·lules tumorals. Els resultats d’aquest estudi apunten que també es pot obtenir informació de la manera com s’hi organitza la resposta immunitària, fins i tot quan no hi ha metàstasi. La combinació d’aquestes dades amb les del tumor primari podria contribuir a entendre per què alguns tumors s’estenen als ganglis i d’altres no.

L’estudi analitza dades de 83 dones amb càncer de mama luminal i les compara amb un model basat únicament en dades clíniques, entrenat amb informació de 344 pacients.

“És un pas per entendre per què uns tumors s’estenen als ganglis i altres no i quin paper hi pot tenir la resposta immune”, assenyala l’investigador Carlos López Pablo.

Amb tot, el possible biomarcador encara s’haurà d’avaluar en futurs estudis abans de determinar-ne la utilitat clínica. La recerca obre una nova línia d’investigació sobre la integració de dades immunològiques en els models d’intel·ligència artificial aplicats a l’oncologia.

La detecció precoç continua sent clau

Els avenços en l’anàlisi de dades i en la comprensió de la resposta immunitària poden ampliar el coneixement sobre el comportament del càncer de mama, però no substitueixen les eines de diagnòstic i seguiment que s’utilitzen actualment.

A Catalunya, el programa de detecció precoç s’adreça a les dones d’entre 50 i 69 anys, que reben una invitació per fer-se una mamografia cada dos anys. El 2024 es van convidar 475.406 dones, de les quals 282.404 van participar en el programa, una taxa del 59,4%.

El model que incorpora la resposta immunitària redueix els falsos positius en la identificació de metàstasis als ganglis limfàtics axil·lars respecte del model basat només en dades clíniques.

L’objectiu és detectar els tumors en fases inicials, fins i tot abans que apareguin símptomes, i facilitar un tractament més efectiu. En paral·lel, estudis com el desenvolupat per les institucions catalanes busquen identificar nous factors relacionats amb l’extensió de la malaltia i establir les bases per a futures eines de suport a la investigació i, eventualment, a la pràctica clínica.