SECUAH 2024 > Hernández etal 2024

dianas | Vol 13 No 1 | marzo 2024 | e202403x036

Exploración de metabolitos séricos asociados a la densidad mamográfica como factor de riesgo de cáncer de mama

Andrea D Hernández, Lizeth Leon, Andrés Felipe Patiño-Aldana, Jose L Guerrero, Ariadna Velasquez, Jose Bacca, Gabriela Lopez, Juliana Ramirez, Harold H Mena, Ana Maria Pedraza-Flechas, Sandra Gaitán-Chaparro, Mónica P Cala, Alejandro Ondo-Mendez

Grupo de Investigación Clínica de la Universidad del Rosario Colombia y Centro de Metabolómica- Metcore de la Universidad de los Andes Colombia.

pilarher13@gmail.com; andread.hernandez@urosario.edu.co

IX Congreso de Señalización Celular, SECUAH 2024.
XVIII Simposio de Dianas Terapéuticas.
18 a 22 de marzo, 2024. Universidad de Alcalá. Alcalá de Henares, Madrid. España.

Palabras clave: Breast cancer; Mammographic density; Metabolic profiles; Risk assessment; Discriminant analysis

Resumen

Evaluar el riesgo de cáncer de mama es fundamental a la hora de avanzar hacia la detección personalizada y reducir las tasas de morbimortalidad. 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 según el porcentaje de densidad mamográfica podrían representar una herramienta de identificación de riesgos innovadora y útil 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 examinadas en un hospital de referencia en Bogotá, Colombia 2021. Se evaluó la densidad mamográfica de 60 pacientes y se agruparon por riesgo. Baja (densidad mamográfica < 25%), intermedia (densidad mamográfica entre 25-50%) y alta (densidad mamográfica > 50%) según su porcentaje de densidad. Se utilizó un enfoque de metabolómica no dirigida para obtener un perfil global de desregulaciones metabólicas en diferentes niveles de riesgo de cáncer de mama. Las muestras se analizaron utilizando GC-QTOF-MS y LC-QTOF-MS para metabolómica y LC-QTOF-MS para lipidómica. Se encontraron diferencias significativas entre mujeres con alta y baja densidad mamográfica. Siete metabolitos cumplieron los criterios de calidad y demostraron una buena capacidad discriminatoria (AUC > 0,78): tirosina, glicerol, monopalmitina, tetradecanoilcarnitina, éster glicérico de prostaglandina PGE2, TG (54:1) y ácido cetoglutárico, lo que sugiere que los perfiles metabólicos podrían ser una herramienta valiosa para mejorar los modelos de predicción para la evaluación del riesgo en la clínica. Su aplicabilidad clínica debe evaluarse en estudios prospectivos.