[en] Introduction The identification of predictive factors of complete pathological response(pCR) to NAQT in luminal B breast cancer will allow us to select patients who can benefit from receiving neoadjuvant therapy and, therefore, look for alternatives therapeutics for potentially resistant patients. Objectives To determine predictive factors of pCR in patients with luminal B and luminal-HER-2 breast cancer after NAQT. To determine predictive factors of an axillary pathological complete response (ypN0) of node positive luminal B and luminal-HER-2 breast cancer to NAQT. For evaluating the predictive value of the pCR of different inflammatory index before and after NAQT. Development and validation of nomogram or score to predict pCR in patients with luminal B and luminal-HER-2 breast cancer after NAQT based on clinicopathological features. Material and Methods Observational, retrospective, single-centered, historical cohort study, based on the analysis of a database of 244 patients diagnosed with invasive breast carcinoma after neoadjuvant treatment between 2018-2023, that meet the inclusion and exclusion criteria. A descriptive study of the series was carried out; univariate and multivariate statistical analyses were used to examine the relationship between the complete pathological response with clinical-demographic, gynecological, anatomopathological, systemic treatment, surgical treatment and analytical variables). With the results, a predictive model was developed based on the proposed variables. Results After analyzing a total of 244 patients with luminal B breast cancer (HER-2 +/HER-2-), treated with neoadjuvant chemotherapy, a tumor pCR was obtained in 25.4% of the patients, with 11.3% of the pCR in HER-2 - patients and 45.1% in HER-2 +, a significant association was observed with age (p<0.043), hypertension (p<0.010), body mass index (p<0.007), BIRADs (p<0.004), cT (p<0.025), size prior to systemic therapy (p<0.012), tumor differentiation grade (p<0.036), ER 30%(p<0.002), 50% (p<0.0001), PR (p<0.033), HER-2(p<0.0001), mitotic index (p<0.019), radiological response criteria in the evaluation of systemic treatments (p<0.0001), size of lymph node metastasis (p<0.0001) y extracapsular extension (p<0.008). An axillary pCR was obtained in 30 cases (25.4%) in previously positive cN patients, which showed a statistically significant association with the expression of ER (p<0.0001), HER-2(p<0.0001), tumor size postneoadjuvant (p<0.021), radiological response criteria in the evaluation of systemic treatments (p<0.015), LVI (p<0.0001), PNI (p<0.034), tumoral size (p<0.0001) and % carcinoma in situ (p<0.0001), subsequently studied in a multivariate análisis. No statistical correlation was found. 24.6% of the patients (n=244) obtained tumor and axillary pCR, of which 10.6% had HER-2-negative luminal B tumor and 44.1% overexpressed HER-2. When evaluating the predictive value of the different inflammatory biomarkers, a significant association of SII before neoadjuvant therapy with tumor pCR (p<0.018) and total pCR (p<0.020) was observed, as well as, between PIV before to neoadjuvant treatment and total pCR (p<0.035) in patients with HER-2 overexpression. Furthermore, an association was found between PIV after neoadjuvant therapy and axillary pCR in HER-2 - (p<0.043). A predictive model was developed for tumor pCR (hypertension (p<0.024), BIRADs (p<0.017), PR (p<0.017), HER-2 (p<0.0001), ER 30 % (p<0.013), SII before neoadjuvant therapy (p<0.002)) and other predictive model for total pCR (hypertension (p<0.028), BIRADs (p<0.031), PR (p<0.036), HER-2 (p<0.0001), ER 30 % (p<0.041), SII before neoadjuvant therapy (p<0.002)). The AUC of the ROC curve in the tumor pCR-model is 0.821 with a p<0.0001 and that of the total pCR-model is 0.821 with a p<0.0001. Internal validation of the models was also carried out with Bootstrap techniques. Conclusions In luminal B invasive breast carcinoma, age, hypertension, body mass index, BIRADs, cT, size before to systemic therapy, tumor differentiation grade, ER 10%, 50%, PR, HER-2, mitotic index, radiological response criteria are found as predictor variables of tumor pCR after neoadjuvant treatment. In the case of axillary pCR, only ER 50%, HER-2, and response to neoadjuvant chemotherapy by imaging and postneoadjuvant size are observed as predictor variables. Total pCR is related to age, hypertension, body mass index, menopause, BIRADs, cT, size before to systemic therapy, tumor differentiation grade, ER 10%, 50%, PR, HER-2, mitotic index, radiological response criteria and postneoadjuvant size. An association was observed between preneoadjuvant SII and tumor and total pCR. PIV before neoadjuvant treatment was related to total pCR. After a multivariate study, it is possible to develop a predictive model for tumor pCR and total pCR based on the variables hypertension, BIRADs, PR, ER 30%, HER-2, and SII after neoadjuvant therapy.

[es] Introducción La identificación de factores predictivos de respuesta patológica completa (pRC) a tratamiento sistémico neoadyuvante en cáncer de mama luminal B permitirá definir mejor a las pacientes candidatas a recibir quimioterapia neoadyuvante (QTNA), y, por tanto, buscar alternativas terapéuticas para las pacientes potencialmente resistentes. Objetivos Determinar variables clínico-patológicos predictivas de pRC tumoral en pacientes con cáncer de mama luminal B y luminal-HER-2 sometidas a QTNA. Determinar variables clínico-patológicos predictivas de pRC axilar (ypN0) en cáncer de mama luminal B y luminal-HER-2 sometidas a QTNA. Evaluar el valor predictivo de la pRC de los diferentes índices inflamatorios. Elaborar un nomograma o score dirigido a predecir la pRC en cáncer de mama luminal B y luminal-HER-2 sometidas a QTNA. Material y Métodos Estudio observacional, retrospectivo, de análisis de cohorte histórica, unicéntrico, basado en el análisis de 244 pacientes diagnosticadas de carcinoma de mama invasor sometidas a QTNA entre los años 2018-2023, que cumplían los criterios de inclusión y exclusión. Se realizó un estudio descriptivo de la serie, y un análisis comparativo univariante y multivariante de la pRC. Se planteó el desarrollo de un modelo predictivo basado en dichas variables. Resultados Tras analizar un total de 244 pacientes con cáncer de mama luminal B (HER 2 +/HER 2-), tratadas con QTNA se obtuvo una pRC tumoral en 25,4% de las pacientes, siendo 11,3% de las pRC en pacientes HER-2 - y 45,1% en HER-2 +, se observó una asociación significativa con edad (p<0,043), HTA(p<0,01), IMC(p<0,007), BIRADs (p<0,004), cT (p<0,025), tamaño previo a la terapia sistémica (p<0,012), grado de diferenciación tumoral (p<0,036), RE 30%(p<0,002), 50% (p<0,0001), RP (p<0,033), HER-2(p<0,0001), índice mitótico (p<0,019), respuesta radiológica tras la terapia sistémica(p<0,0001), tamaño de la metástasis ganglionar (p<0,0001) y extensión extracapsular (p<0,008). Se obtuvo una pRC ganglionar axilar en 30 casos (25,4% ) en pacientes cN positivas previamente, mostrando una asociación estadísticamente significativa con la expresión de RE(p<0,0001), HER-2(p<0,0001), el tamaño tumoral postneoadyuvancia (p<0,021), la respuesta por imagen tras el tratamiento (p<0,015), ILV (p<0,0001), IPN (p<0,034), el tamaño tumoral (p<0,0001) y el porcentaje de tumor in situ en la anatomía patológica (p<0,0001), que posteriormente no se mantiene al realizar el análisis multivariante. Un 24,6% de las pacientes (n=244), obtuvieron pRC tumoral y axilar de las cuales 10,6% eran HER-2 negativo y 44,1% sobreexpresaban HER-2. Al evaluar los diferentes biomarcadores inflamatorios se objetivó una asociación significativa del SII previo a la QTNA con la pRC tumoral (p<0, 018) y total (p<0,020), así como entre el PIV previo a la neoadyuvancia y pRC total (p<0,035) en las pacientes con sobreexpresión de HER-2. Además, se objetivo una asociación entre la PIV tras la neoadyuvancia y pRC axilar en las pacientes HER-2 negativas(p<0,043). Se desarrolló un modelo predictivo para pRC tumoral con las variables previas al tratamiento neoadyuvante (HTA (p<0,024), BIRADs (p<0,017), RP (p<0,017), HER-2 (p<0,0001), RE 30 % (p<0,013), SII preneoadyuvancia (p<0,002)) y un modelo de predictivo para pRC total (HTA (p<0,028), BIRADs (p<0,031), RP (p<0,036), RE 30 % (p<0,041), HER-2 (p<0,000), SII preneoadyuvante (p<0,002)). El AUC de la curva ROC en el modelo-pRC tumoral es de 0,821 con una p<0,0001 y el del modelo-pRC total es de 0,821 con una p<0,0001. También se realizó la validación interna de los modelos con técnicas de Bootstrap. Conclusiones En el carcinoma invasivo de mama luminal B se encuentra como variables predictoras de pRC tumoral tras QTNA, la edad, HTA, IMC, BIRADs, cT, tamaño previo a la terapia sistémica, grado de diferenciación tumoral, RE 30%, 50%, RP, HER-2, índice mitótico, respuesta a la TSP por imagen, tamaño de la metástasis ganglionar y ECE. En el caso de la pRC ganglionar solo se observa como variables predictoras RE 50%, HER-2 y respuesta a la TSP por imagen. La pRC total se relaciona con la edad, HTA, IMC, menopausia, BIRADs, cT, tamaño previo a la terapia sistémica, grado de diferenciación tumoral, RE 30%, 50%, RP, HER-2, índice mitótico, respuesta a la QTNA por imagen y tamaño postneoadyuvancia. Se observó una asociación entre SII preneoadyuvancia y la pRC tumoral y total. El PIV previo a QTNA se relacionó con la pRC total. Tras el estudio multivariante es posible desarrollar un modelo predictivo tanto para pRC tumoral y total basados en las variables HTA, BIRADs, RP, RE 30%, HER-2, SII previo a la neoadyuvancia.