En este episodio de Foro Abierto de ScienceLink, la Dra. Leticia Bornstein, especialista en Anatomía Patológica, analiza la evolución del diagnóstico oncológico a través de la integración de algoritmos de inteligencia artificial (IA). La doctora detalla cómo la digitalización de laminillas histopatológicas convencionales, teñidas con hematoxilina y eosina, está generando biomarcadores morfológicos capaces de complementar el rendimiento de las firmas genómicas tradicionales de 21 y 70 genes. Aunque se mencionan avances en cáncer de próstata y mieloma múltiple, el análisis central profundiza en el impacto clínico de estas herramientas en el manejo del cáncer de mama temprano.

Durante la sesión, se evalúan tres plataformas algorítmicas de IA estructuradas para diferentes subtipos biológicos. En la cohorte de enfermedad con receptores hormonales positivos y HER2 negativo, se expone la utilidad del modelo Breast CTx, diseñado para calcular el riesgo de recurrencia a cinco años y proyectar el beneficio absoluto de añadir quimioterapia a la terapia endocrina adyuvante. Posteriormente, se aborda la aplicación de algoritmos análogos (Breast Risk) en pacientes con enfermedad HER2 positiva y en tumores triple negativos. En estos subgrupos, la estratificación del riesgo a cinco años se postula como una variable crítica para fundamentar estrategias clínicas de escalamiento o desescalamiento terapéutico sistémico.

Finalmente, el episodio explora la integración de estas tecnologías en el escenario neoadyuvante mediante la plataforma Breast NEO. Se discute su capacidad para predecir la probabilidad de alcanzar una respuesta patológica completa directamente desde el tejido de la biopsia inicial. Este modelo predictivo prequirúrgico facilita la toma de decisiones multidisciplinarias, optimizando la planeación quirúrgica y el abordaje de los ganglios linfáticos. La sesión concluye subrayando el cambio de paradigma en los laboratorios de patología, donde las laminillas estándar se han transformado en herramientas que ofrecen resultados procesables en un plazo de 24 horas.

Preguntas realizadas durante el episodio:

1. ¿Cómo modifica la inteligencia artificial el valor predictivo y pronóstico de las laminillas estándar de hematoxilina y eosina frente a las firmas genómicas convencionales?
2. ¿Cuál es el desempeño clínico del modelo Breast CTx en la estimación del beneficio de la quimioterapia en el cáncer de mama temprano HR+/HER2-?
3. ¿De qué manera la medición del riesgo a cinco años puede guiar el escalamiento o desescalamiento del tratamiento en los subtipos HER2 positivo y triple negativo?
4. ¿Qué impacto tiene la predicción temprana de la respuesta patológica completa en la planificación quirúrgica y el manejo axilar neoadyuvante?

Fecha de grabación: 12 de agosto de 2026

Referencia:
Este contenido se basa en la interpretación crítica de la evidencia científica disponible, así como en la experiencia clínica del o los ponentes como profesionales de la salud en instituciones de referencia.
Para profundizar en los conceptos discutidos, se recomienda al profesional de la salud consultar literatura científica vigente, guías clínicas internacionales y la normatividad aplicable en su país.