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Rev Esp Patol 2018;51:97-109 - DOI: 10.1016/j.patol.2017.12.002
Revisión
Consenso de la Sociedad Española de Anatomía Patológica y la Sociedad Española de Oncología Médica sobre biomarcadores en cáncer de mama
Consensus statement on biomarkers in breast cancer by the Spanish Society of Pathology and the Spanish Society of Medical Oncology
José Palacios Calvoa,, , Joan Albanellb, Federico Rojoc, Eva Ciruelosd, Ignacio Aranda-Lópeze, Javier Cortésf,g, Tomás García-Caballeroh, Miguel Martíni, María Ángeles López-Garcíaj, Ramon Colomerk
a Departamento de Anatomía Patológica, Hospital Universitario Ramón y Cajal, CIBERONC, IRYCIS, Universidad de Alcalá, Madrid, España
b Departamento de Oncología Médica, Hospital del Mar, Instituto de Investigación Médica del Hospital del Mar (IMIM), Universidad Pompeu Fabra, CIBERONC, Barcelona, España
c Departamento de Anatomía Patológica, Hospital Universitario Fundación Jiménez Díaz, Madrid, España
d Departamento de Oncología Médica, Hospital Universitario 12 de Octubre, Madrid, España
e Departamento de Anatomía Patológica, Hospital General Universitario de Alicante, Alicante, España
f Departamento de Oncología Médica, Hospital Universitario Ramón y Cajal, Madrid, España
g Instituto de Oncología Vall d’Hebron (VHIO), Instituto de Oncología Baselga (IOB), Barcelona, España
h Departamento de Anatomía Patológica, Complexo Hospitalario de Santiago, Santiago de Compostela, La Coruña, España
i Departamento de Oncología Médica, Hospital Universitario Gregorio Marañón, CIBERONC, GEICAM, Madrid, España
j Departamento de Anatomía Patológica, Hospital Universitario Virgen del Rocío, CIBERONC, Sevilla, España
k Departamento de Oncología Médica, Hospital Universitario de la Princesa, Madrid, España
Recibido 28 noviembre 2017, Aceptado 22 diciembre 2017
Resumen

En este consenso se revisan y actualizan las recomendaciones para el uso de biomarcadores en el diagnóstico y tratamiento del cáncer de mama, de forma conjunta con la Sociedad Española de Anatomía Patológica (SEAP) y la Sociedad Española de Oncología Médica (SEOM). Este grupo de expertos recomienda determinar en todos los casos de cáncer de mama el grado histológico, los receptores de estrógeno (RE)-alfa, los receptores de progesterona, el Ki-67 y el HER2 para evaluar el pronóstico y establecer las opciones terapéuticas, incluyendo hormonoterapia, quimioterapia y tratamiento anti-HER2. En las pacientes con RE-positivos y ganglios negativos se puede realizar una de las cuatro plataformas genéticas disponibles (MammaPrint®, Oncotype DX®, Prosigna® o EndoPredict®) para establecer una categoría de pronóstico y decidir con la paciente si el tratamiento adyuvante puede limitarse a la hormonoterapia. Las tecnologías más recientes, como la secuenciación de nueva generación, la biopsia líquida, la determinación de linfocitos infiltrados en el tumor o la determinación de PD-1, están por ahora en fase experimental.

Abstract

This consensus statement is a joint initiative of the Spanish Society of Pathology (SEAP) and the Spanish Society of Medical Oncology (SEOM). It revises and updates the recommendations for the use of biomarkers in the diagnosis and treatment of breast cancer. The group of experts recommends that, in all cases of breast cancer, the histologic grade and the alpha-estrogen receptor (ER), progesterone receptor, Ki-67 and HER2 status should be determined, in order to assist prognosis and establish therapeutic options, including hormone therapy, chemotherapy and anti-HER2 therapy. One of the four available genetic prognostic platforms (MammaPrint®, Oncotype DX®, Prosigna® or EndoPredict®) may be used in node-negative ER-positive patients to establish a prognostic category and decide, together with the patient, whether adjuvant treatment be limited to hormonal therapy. Newer technologies, including next generation sequencing, liquid biopsy, tumour infiltrating lymphocytes or PD-1 determination, are still investigational.

Palabras clave
Neoplasia de mama, Diagnóstico, Perfiles de expresión génica, Pronóstico, Valor predictivo
Keywords
Breast neoplasm, Diagnostic, Gene expression profiling, Prognostic, Therapy predictive
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