Se tiene la completa seguridad de que existe un porcentaje elevado de mujeres que reciben tratamiento de quimioterapia y que con la cirugía ya están curadas. El problema radica en saber de qué mujeres se trata.

Hasta hace poco tiempo los especialistas se han guiado por criterios técnicos y morfológicos que dan señales de una posible recaída, como el tamaño del tumor, la existencia de afectación de los ganglios de la axila o si el tumor estaba bien diferenciado o no. En base a esas características, se administra el tratamiento.

Estas características pueden dar lugar a error y mujeres que no tienen posibilidades de recaída, la tienen y al contrario; mujeres con un alto porcentaje de recaída, no la tendrán aunque no se les aplique ningún tratamiento. Por esto, es necesario encontrar otro tipo de medidores.

En la actualidad, cuando se aplica cualquier tipo de técnica o de tratamiento, se procura tener estudios en los que se ha demostrado que la aplicación de dicha técnica es útil. En el caso de las pruebas genéticas, los estudios realizados son sobre pacientes tratadas anteriormente; mujeres sin afectación ganglional demuestran dar información adicional importante a la hora de predecir el pronóstico de la paciente. En concreto, en aquellas mujeres con un tumor de tamaño pequeño y en los que se tienen dudas sobre el beneficio del tratamiento de quimioterapia.

El Doctor Juan de la Haba, oncólogo médico especialista en cáncer de mama del Hospital Reina Sofía de Córdoba, ha asistido al Congreso de la Sociedad Americana de Oncología Clínica, en el que se ha presentado una nueva visión del cáncer de mama. Se han descubierto nuevas herramientas que ayuden a tomar decisiones, no teniendo en cuenta un global de población de mujeres con cáncer de mama, sino con la terapia individualizada. Estudios genéticos que explican cómo metaboliza una determinada paciente un determinado fármaco; avisan en qué mujeres se puede obviar el tratamiento con quimioterapia o en qué se debe utilizar aunque las características clásicas digan que tiene un buen pronóstico.

Se han aportado datos de qué factores son predictivos de que una paciente responda a un determinado tratamiento o qué tratamientos se deben evitar. Esto ayuda no sólo a las pacientes sino que ayuda al gasto sanitario público.