El cáncer de mama es una enfermedad heterogénea y solo el 20-30% de las pacientes con cáncer de mama ganglios negativos desarrollarán una recurrencia de su enfermedad en los 10 años posteriores al tratamiento local inicial. La información sobre la tasa de recurrencia a lo largo del seguimiento, y el efecto de los factores pronósticos sobre el riesgo de recurrencia, pueden tener implicaciones importantes en el tipo y la duración del tratamiento adecuado tras el tratamiento local. METODOS: Se analizan las variaciones en la tasa anual de recurrencia en 271 pacientes consecutivas con cáncer de mama ganglios negativos, tratadas solo con tratamiento local y seguidas por una mediana de 12.2 años. La distribución del riesgo se estudió en referencia a la edad, el tamaño tumoral, el grado tumoral, los receptores hormonales, la citometría de flujo y la expresión de p53 . RESULTADOS: Para todo el grupo hay un pico de recurrencia en el periodo de 2 a 3 años tras la cirugía; la tasa decrece notablemente en el intervalo 3 a 6 años, y entonces disminuye lentamente hasta el año 15, con un pequeño segundo pico aproximadamente en el décimo año del seguimiento. La tasa media de recurrencia es del 5,6% por año en los primeros 5 años postcirugía, y del 1,9% por año entre los años 5 y 15. El estudio de los factores pronósticos demuestra que su efecto cambia a lo largo del tiempo. La edad al diagnóstico, el grado tumoral, los receptores de progesterona, la ploidía y la fase S son factores pronósticos importantes en los primeros 5 años de seguimiento, pero se encuentra una importante pérdida de influencia en el periodo que va de los 5 a 15 años, sin hallar diferencias entre los subgrupos de riesgo en las recurrencias que aparecen en este periodo. La expresión de p53 es un factor pronóstico muy importante en los primeros 5 años (p=0.0008), disminuyendo su significación (p=0.07) tras cinco años de seguimiento. El tamaño tumoral es el factor que mejor mantiene su poder pronóstico durante el periodo de observación; la tasa de recurrencia para los tumores con un diámetro igual o menor a 2 cm. es mucho más baja que los tumores de mayor tamaño en todos los periodos de seguimiento; el tamaño tumoral es el mejor factor pronóstico (p=0.015) para las recaídas aparecidas tras los primeros 5 años postcirugía. CONCLUSIONES: En esta serie, la persistencia del poder pronóstico a lo largo del tiempo de los diferentes factores pronósticos es marcadamente diferente. De hecho, el poder predictivo del tamaño tumoral y la expresión de p53 se mantiene en todo el periodo de seguimiento, mientras que el de la edad, grado, receptores hormonales y ploidía se pierde tras los primeros años. / Breast carcinoma is a hetereogeneus disease and only 20% to 30% of Node¬negative breast cancer will develop recurrent disease and risk death within 10 years after initial local therapy.Information regarding recurrence rates in late follow-up, and the effect of prognostic factors on the hazard of recurrence, may have important inplications concerning the type and duration of therapy appropriate after primary local therapy. METHODS: 271 consecutive NNBC patients, treated with local therapy alone and followed for a median of 12.2 years, were analyzed in terms of annual hazard of recurrence of breast cancer. The risk distribution was assessed relative to age, tumor size, tumor grade, hormonal receptors, DNA flow cytometry and p53 expression. RESULTS: For the entire group, the peak hazard of recurrence ocurred in the interval of 2 to 3 years; the hazard decreased consistently in the interval 3 to 6 years, and then decreased slowly through year 15, with a second peak at about year 10. The average hazard of recurrence in the first 5 years postsurgery is 5.6% per year, and between years 5 and 15 the average hazard of recurrence was 1.9% per year. The study of the prognostic factors demonstrates that their prognostic effect changed over time. Age at diagnostic, tumor grade, progesterone receptors, DNA ploidy and S-phase were important prognostic factors in the first 5 years of follow-up, but a significant loss of strength was found for the period 5 to 15 years, with no difference between the risk subsets in the recurrences ocurred in this period. p53 expression was a very important prognostic factor in the first 5 years (p=0.0008), decreasing its significance (p=0.07) after 5 years of follow-up. Tumor size was the factor best maintaining prognostic power during the observation period; the hazad of recurrence for tumors less than 2 cm in diameter was much lower in all time periods than for larger tumors; tumor size was the best prognostic predictor (p=0.015) for recurrences after the first 5 years postsurgery. CONCLUSIONS: In this serie, the persistence over time of the prognostic power of the differents prognostic factors were markedly different. In fact, predictivity of tumor size and p53 expression was maintained for the entire observation time, whereas that of age, tumor grade, hormone receptors and DNA cytometry were lost within the first years.

La inestabilidad genómica presente en el tumor determina su evolución. Esta evolución puede ocurrir por diferentes vías de progresión tumoral que comportan unas características moleculares, cromosómicas y clínico-patológicas concretas. El estudio del daño genómico, consecuencia de la inestabilidad genómica, puede ayudar a caracterizar las vías de progresión tumoral y puede permitir la identificación de los grupos de tumores con peor pronóstico.Con el objetivo de caracterizar las distintas formas de daño genómico presentes en el cáncer colorectal y de determinar su relación con el comportamiento biológico del tumor se procedió a analizar el daño genómico de 131 tumores colorectales esporádicos mediante dos técnicas distintas: la citometría de flujo para medir aneuploidía, y la AP-PCR para cuantificar ganancias y pérdidas alélicas. A continuación se realizó la comparación de los dos tipos de daño genómico entre ellos y con las variables clínico-patológicas y moleculares de los tumores y se determinó el valor pronóstico de las medidas de daño genómico. También se analizó el papel de la aneuploidía en la diseminación metastásica.Con la intención de mejorar la cuantificación de la aneuploidía de los tumores decidimos crear un nuevo índice (Aneuploidy Index, AI) que tuviera en cuenta el grado y la extensión de la aneuploidía en el tumor. El AI tiene valor pronóstico independiente del estadío de Dukes y permite identificar un subgrupo de pacientes con tumores en estadíos tempranos, pero con alto riesgo de muerte. Por otra parte, el daño genómico medido por AP-PCR (GDF) cuantifica desequilibrios alélicos y también presenta valor pronóstico independiente. El alto GDF se asocia a mutaciones en p53, lo que indica que la inactivación de este gen podría ser una de las causas de producción de desequilibrios alélicos. Además, el GDF y el AI son independientes y por este motivo la combinación de las dos variables es el mejor predictor de supervivencia en los pacientes con resección quirúrgica radical. En cuanto al análisis de la ploidía en las metástasis, hemos observado que la mayoría presenta una población de células tumorales diploides, lo que indicaría que la diseminación ha sido llevada a cabo por este tipo de células. Además las metástasis reproducen el patrón de ploidía existente en el tumor primario.En base a los distintos tipos de daño genómico observado proponemos que éstos son la manifestación de 4 vías de progresión tumoral con factores pronósticos diferentes: vía de la inestabilidad de microsatélites, vía diploide sin inestabilidad de microsatélites (factor pronóstico: estadío de Dukes), vía aneuploide 'numérica' (factor pronóstico: AI) y vía aneuploide 'numérico-estructural' (factor pronóstico: GDF). / Genomic instability determines tumor evolution. This evolution takes place following different pathways of tumor progression that associate with specific molecular, chromosomic and clinicopathologic characteristics. The study of genomic damage, consequence of genomic instability, could help to characterize the pathways of tumor progression and to identify the subgroups of patients with worse prognosis.To characterize the different forms of genomic damage present in colorectal cancer and to determine their relationship with the biological behaviour of the tumor, we analized the genomic damage of 131 sporadic colorectal tumors using two different techniques: flow cytometry to mesure aneuploidy and AP-PCR to mesure allelic gains and losses. We made the comparison of the two types of genomic damage between them and with tumor molecular and clinicopathologic variables and we determined the prognostic value of genomic damage assessment. Furthermore we analyzed the role of aneuploidy in metastasic dissemination.To quantify tumor aneuploidy in a comprehensive way, we created a new index (Aneuploidy Index, AI) that considers both, the degree and the extension of aneuploidy in the tumor. AI showed prognostic value independent of Dukes stage and identified a subset of patients with early stage tumors but with high risk of death. On the other hand, genomic damage mesured by AP-PCR (GDF) quantified allelic imbalances and also showed independent prognostic value. High GDF associated with p53 mutations, indicating that the inactivation of this gene could be a possible cause of production of allelic imbalances. Furthermore, GDF and AI were independent and, therefore, the combination of both variables was the best predictor of survival in patients with absence of remnant disease. Ploidy analysis in metastasis revealed that most of them show a population of diploid tumoral cells, suggesting that dissemination is accomplished by diploid cells. Furthermore, most metastasis reproduced the ploidy pattern of the primary tumor.In base of the distinct types of genomic damage observed we propose that they are the manifestation of 4 pathways of tumor progression with different prognostic factors: microsatellite instability pathway, diploid without microsatellite instability pathway (prognostic factor: Dukes stage), 'numerical' aneuploid pathway (prognostic factor: AI) and 'numerical-structural' aneuploid pathway (prognostic factor: GDF).