Ítem
Acceso Abierto
Exploración de los metabolitos séricos asociados con la densidad mamográfica como factor de riesgo de cáncer de mama
Título de la revista
Autores
Rodríguez, Lina Gabriela
Segura, María Camila
Hernández Rodríguez, Andrea D.
Pardo Rodríguez, Daniel
Leon Carreño, Lizeth
Patiño Aldana, Andrés Felipe
Guerrero, Jose L
Velásquez, Ariadna
Bacca, Jose
López-Molina, Gabriela
Fecha
2025-10-06
Directores
ISSN de la revista
Título del volumen
Editor
Universidad del Rosario
Universidad de los Andes
Fundación Universitaria Sanitas
Universidad de los Andes
Fundación Universitaria Sanitas
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Resumen
Evaluar el riesgo de cáncer de mama es esencial para avanzar hacia la detección personalizada y reducir las tasas de morbilidad y mortalidad. La densidad mamográfica es un factor de riesgo bien conocido que puede mejorar la calidad de los modelos de predicción de riesgo. Sin embargo, la precisión discriminatoria sigue siendo limitada a nivel individual. Las diferencias metabólicas séricas basadas en el porcentaje de densidad mamográfica podrían representar una herramienta innovadora y útil para la identificación del riesgo en la práctica clínica. En este estudio piloto, se exploraron los determinantes metabólicos séricos de la densidad mamográfica como factor de riesgo de cáncer de mama en mujeres sometidas a cribado en un hospital de referencia de Bogotá, Colombia (2021). Se evaluó la densidad mamográfica de 60 pacientes y se las agrupó según el riesgo en baja (densidad mamográfica < 25 %), intermedia (densidad mamográfica entre 25 y 50 %) y alta (densidad mamográfica > 50 %), dependiendo de su porcentaje de densidad. Se utilizó un enfoque metabolómico no dirigido para obtener un perfil global de las desregulaciones metabólicas en diferentes niveles de riesgo de cáncer de mama. Las muestras se analizaron utilizando GC-QTOF-MS y LC-QTOF-MS para la metabolómica y LC-QTOF-MS para la lipidómica. Se encontraron diferencias significativas entre las mujeres con densidad mamográfica alta y baja. Seis metabolitos cumplieron los criterios de calidad y demostraron una buena capacidad discriminatoria (AUC > 0,78): tirosina, glicerol, monopalmitina, tetradecanoilcarnitina, éster glicerílico de prostaglandina PGE2 y ácido cetoglutarico. Esto sugiere que los perfiles metabólicos podrían ser herramientas valiosas para mejorar los modelos de predicción para la evaluación del riesgo. Sin embargo, su aplicabilidad clínica debe evaluarse en futuros estudios prospectivos.
Abstract
Palabras clave
Cáncer de mama , Densidad mamográfica , Perfiles metabólicos , Evaluación de riesgos , Análisis discriminante
