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332
Artículo Científico
Marcadores tumorales en el pronóstico, diagnóstico y
seguimiento del cáncer de mama: Revisión literaria.
Tumor markers in the prognosis, diagnosis, and follow-up of breast cancer:
A literature review.
Arroyo-Bone, Yorqui Lenin1; Zúñiga-Sosa, Evelin Alexandra2.
1 Pontificia Universidad Católica del Ecuador Sede Esmeraldas, Escuela de Salud y
Bienestar, Carrera de Laboratorio Clínico; Ecuador, Esmeraldas;
https://orcid.org/0009-0005-5104-2248; ylarroyo@pucese.edu.ec
2 Pontificia Universidad Católica del Ecuador Sede Esmeraldas, Grupo de
Investigación SALUDCYT, Escuela de Salud y Bienestar, Carrera de Laboratorio
Clínico; Ecuador, Esmeraldas; https://orcid.org/0000-0001-9342-3165;
evelin.zuniga@pucese.edu.ec
1 Autor Correspondencia
https://doi.org/10.63618/omd/isj/v4/n4/425
Resumen: Esta revisión sistemática analiza la utilidad clínica de marcadores
tumorales convencionales y emergentes en el diagnóstico, pronóstico y seguimiento
del cáncer de mama mediante una búsqueda estructurada en PubMed, Science
Direct y Scopus (2021–2025). De 17.953 registros, se seleccionaron 7 artículos
originales evaluados mediante QUADAS-2 y GRADE. Los resultados indican que los
marcadores clásicos (CA 15-3 y CEA) poseen una sensibilidad moderada (58.0%) y
alta variabilidad, siendo eficaces principalmente para el monitoreo de recurrencia y
respuesta al tratamiento. En contraste, biomarcadores moleculares emergentes como
PTEN (96.4% sensibilidad, 100% especificidad), circHIPK3 y TTL/CK19 mRNA
demostraron un desempeño superior para la detección precoz y estratificación de
riesgo, aunque con una certeza de evidencia actualmente baja debido al número
limitado de estudios. Se concluye que, si bien los marcadores convencionales siguen
siendo referentes en el seguimiento clínico, es necesaria una transición hacia paneles
moleculares y la integración de inteligencia artificial para mejorar la precisión
diagnóstica y personalizar el abordaje oncológico en salud pública.
Palabras clave: Cáncer de mama; Biomarcadores; CEA/CA 15-3; Detección
temprana.
Abstract: This systematic review evaluates the clinical utility of conventional and
emerging tumor markers in the diagnosis, prognosis, and follow-up of breast cancer
through a structured search in PubMed, ScienceDirect, and Scopus (2021–2025).
From 17,953 records, 7 original articles were selected and assessed using QUADAS-
2 and GRADE frameworks. Findings indicate that classical markers (CA 15-3 and
CEA) possess moderate sensitivity (58.0%) and high variability, making them effective
primarily for monitoring recurrence and treatment response. In contrast, emerging
molecular biomarkers such as PTEN (96.4% sensitivity, 100% specificity), circHIPK3,
and TTL/CK19 mRNA demonstrated superior performance for early detection and risk
stratification. However, the certainty of evidence for these emerging markets is
currently low due to the limited number of studies. The review concludes that while
conventional markers remain clinical benchmarks for follow-up, a transition toward
molecular panels and the integration of artificial intelligence is necessary to enhance
diagnostic precision and personalize oncological care in public health.
Keywords: Breast cancer; Biomarkers; CEA/CA 15-3; Early detection.
Cita: Arroyo-Bone, Y. L., &
Zúñiga-Sosa, E. A. (2026).
Marcadores tumorales en el
pronóstico, diagnóstico y
seguimiento del cáncer de mama:
Revisión literaria. Innova Science
Journal, 4(4), 332-347.
https://doi.org/10.63618/omd/isj/v
4/n4/425
Recibido: 25/03/2026
Aceptado: 01/08/2026
Publicado: 31/10/2026
Copyright: © 2026 por los
autores. Este artículo es un
artículo de acceso abierto
distribuido bajo los términos y
condiciones de la Licencia
Creative Commons, Atribución-
NoComercial 4.0 Internacional. (CC
BY-NC).
(https://creativecommons.org/lice
nses/by-nc/4.0/)
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Artículo Científico
1. Introducción
El cáncer de mama es una enfermedad de proliferación acelerada, desordenada y
descontrolada de células con genes mutados en los tejidos de la glándula mamaria,
siendo así, la neoplasia más recurrente en mujeres de territorios desarrollados y
subdesarrollados, constituyendo la principal causa de mortalidad oncológica femenina.
En 2020, se estimaron alrededor de 2,3 millones de casos nuevos en el mundo, cifra
que ha llevado a considerarla como una prioridad de salud pública, debido a que las
proyecciones demográficas sugieren un aumento en las próximas décadas si no se
actúa en prevención, detección y acceso a tratamiento, lo que tendría un impacto
sustancial en regiones con sistemas de salud débiles o con inequidades marcadas (Bray
et al., 2024; Orellana & Barcia, 2023; Sung et al., 2021).
Las desigualdades en capacidad de detección y atención oncológica condicionan los
resultados; mientras que en países de altos ingresos la mortalidad por cáncer de mama
ha tendido a estabilizarse o disminuir gracias a programas organizados de cribado y
mejores tratamientos, en varios países latinoamericanos se han documentado
aumentos en la mortalidad estandarizada por edad en la última década, lo que refleja
barreras en el acceso oportuno al diagnóstico, falta de cobertura poblacional de
mamografía, demoras en la confirmación diagnóstica y limitaciones en el acceso a
terapias oncológicas modernas. Estudios recientes y revisiones regionales han
señalado tendencias divergentes entre subregiones y la necesidad de fortalecer
sistemas de salud para cerrar estas brechas (Piñeros et al., 2022; Puschel & Paz, 2023).
En este sentido, los organismos internacionales como la Organización Mundial de la
Salud (OMS) establecen que la respuesta regional debe priorizar la implementación y
mejora de programas de detección temprana y garantizar el acceso equitativo a
diagnóstico y terapias eficaces, junto con el fortalecimiento de registros y la investigación
local para adaptar intervenciones al contexto regional con la finalidad de reducir la
incidencia de la enfermedad (Bahadoran et al., 2025; Carioli et al., 2022; GLOBOCAN,
2018; Organización Panamericana de la Salud, 2025).
Con este antecedente, se establece la necesidad de sintetizar la evidencia disponible
sobre la utilidad de marcadores tumorales clásicos y emergentes en el diagnóstico,
pronóstico y seguimiento del cáncer de mama, y evaluar la calidad metodológica y el
grado de evidencia de cada marcador para orientar futuras investigaciones y su posible
traducción clínica. Revisión finalizada.
2. Materiales y Métodos
2.1. Diseño y protocolo
Este estudio corresponde a una revisión sistemática de la literatura según la guía
PRISMA 2020 (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses)
(Page et al., 2021), cuyo objetivo fue analizar la utilidad clínica de los marcadores
tumorales en el pronóstico, diagnóstico y seguimiento del cáncer de mama. El protocolo
de esta investigación fue registrado prospectivamente en la base de datos internacional
PROSPERO (Posso & Sala, 2024) con el código de identificación CRD420261327819.
Para estructurar la búsqueda y los criterios de elegibilidad, se aplicó en modelo PICO.
Población: Pacientes con diagnóstico o sospecha de cáncer de mama.
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Artículo Científico
Intervención/Indicador: Evaluación de biomarcadores séricos clásicos (CEA,
CA 15-3) y moleculares emergentes (PTEN, cirHIPK3, TTL/CK19 mRNA).
Comparador: Estándar de oro clínico.
Resultado: Precisión diagnóstico-medida a través de la sensibilidad (SE),
especificidad (SP) y su impacto en el pronóstico o seguimiento.
2.2. Estrategia de búsqueda
La búsqueda bibliográfica se ejecutó de forma estructurar en bases de datos PubMed,
ScienceDirect y Scopus, con acceso a través de la Pontificia Universidad Católica del
Ecuador Sede Esmeraldas. El periodo de búsqueda comprendió artículos publicados
entre los años 2021 y 2025 para garantizar la actualidad de la evidencia. Se emplearon
descriptores de Ciencias de la Salud (DeCS) y Medical Subject Headings (MeSH)
combinados con operadores bolinéanos.
PubMed: ("breast cancer" OR "breast neoplasms") AND ("serum tumor markers"
OR "biomarkers") AND (diagnosis OR prognosis OR monitoring OR "disease
progression");
Scopus: ("breast cancer" OR "breast neoplasm") AND ("serum tumor marker*"
OR biomarker) AND (diagnos OR prognos OR monitor);
ScienceDirect: ("serum tumor markers" AND "breast cáncer" AND (diagnosis
OR prognosis OR follow-up))
2.3. Criterios de selección y cribado
En el proceso de selección de los estudios se incluyeron artículos originales, de acceso
abierto, en idiomas inglés, español y portugués. La estrategia de búsqueda incluyó la
búsqueda de biomarcadores séricos, moleculares, epigámicos (metilación de genes) y
vesículas extracelulares para permitir un análisis comparativo entre la práctica clínica
actual y las tecnologías diagnosticas emergentes.
Los criterios de exclusión abarcaron los estudios con información redundante, revisiones
previas, muestras insuficientes o falta de rigor metodológico. De forma crítica, se
excluyeron aquellos informes que no proporcionaron datos numéricos específicos sobre
sensibilidad y especificidad, variables esenciales para el análisis comparativo de la
utilidad diagnóstica. La gestión y eliminación de los duplicados se realizó mediante la
plataforma Rayyan (Ouzzani et al., 2016), que facilitó la eliminación automática de
duplicados y la aplicación de filtros por título, resumen y año de publicación, alcanzando
un 95% de concordancia Inter evaluador. La diferencia del 5% fue evaluada por
consenso.
2.4. Evaluación de la Calidad y Extracción de Datos
Los estudios evaluados fueron incluidos considerando dos dimensiones:
Calidad Editorial e Impacto: Se realizó una categorización de los estudios
según el factor de impacto y el cuartil (Q1 a Q4) de la revista en la base de
Scopus para ponderar la solidez de la evidencia.
Calidad Metodológica: La calidad metodológica de los estudios primarios se
evaluó mediante la herramienta QUADAS-2. Dos revisores evaluaron la forma
independiente del riesgo de sesgo y las preocupaciones sobre la aplicabilidad
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en cuatro dominios: 1) selección de pacientes, 2) prueba índica, 3) estándar de
referencia y 4) flujo y tiempos. Las discrepancias se resolvieron mediante
consenso entre los investigadores. Esta evaluación permitió ponderar la solidez
de los hallazgos de sensibilidad y especificidad reportados para marcadores.
Certeza de la evidencia con enfoque GRADE: La certeza del cuerpo de
evidencia para cada marcador se evaluó utilizando el enfoque GRADE (Grading
of Recommendations Assessment, Development and Evaluación) (Aguayo-
Albasini et al., 2014) adaptado para estudios de precisión diagnóstica. Se
analizaron cinco dominios: riesgo del sesgo vinculado a los resultados de
QUADAS-2, la inconsistencia mediante la evaluación de la disparidad de
rendimiento biológico entre estudios, directividad, imprecisión basada en el
número de estudios y amplitud de intervalos de confianza y el sesgo de
publicación. La certeza se clasificó en cuatro niveles: alta, moderada, baja o muy
baja.
2.5. Síntesis de Datos y Análisis estadístico.
Los datos se organizaron en Microsoft Excel, recolectando: año, autor, país, tipo de
estudio, marcador evaluado, tamaño de la muestra, utilidad clínica y valores de precisión
diagnóstica (SE, SP). Adicionalmente, se realizó un mapeo geográfico de la producción
científica y la categorización de la evidencia basada en el cuartil de la indexación (SJR)
de las revistas. Esto permitió evaluar si la robustez de los hallazgos y la complejidad del
diseño de estudio tenían relación con el impacto editorial de la fuente.
Se realizó una síntesis cualitativa de las utilidades clínicas y una síntesis cuantitativa
descriptiva para comparar el desempeño de los marcadores. Para los biomarcadores
con presencia en múltiples estudios y se calcularon los siguientes parámetros
estadísticos:
Media aritmética de la sensibilidad y especificidad.
Desviación estándar (SD).
Valores mínimos y máximos detectados.
Este análisis permitió identificar la variabilidad diagnóstica y el potencial superior de los
biomarcadores moleculares frente a los métodos clásicos.
3. Resultados
El proceso de selección de la literatura se detalla en la Figura 1: Diagrama PRISMA para
la recopilación de artículos científicos. La búsqueda arrojó un total de 17,953 registros
distribuidos en las bases de datos. Tras la eliminación de 3,010 duplicados, se procedió
a la revisión de 14,943 registros. Un cribado riguroso por antigüedad, título y resumen
llevó a la exclusión de 14,938 registros, resultando en 11 informes para la fase de
recuperación. De estos, se recuperaron 10 y uno no fue recuperado. Finalmente, la
evaluación a texto completo determinó la exclusión de 3 informes por falta de
información relevante sobre especificidad y sensibilidad, lo que condujo a la inclusión
de 7 estudios en la síntesis cualitativa de esta revisión.
Además, se realizó un análisis cualitativo de los estudios sobre marcadores tumorales
en cáncer de mama clásicos y emergentes (Tabla 1), considerando los parámetros de
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indexación y cuartil de las revistas, lo que revela un panorama diverso tanto en términos
metodológicos como de calidad científica y utilidad clínica.
Figura 1.
Diagrama PRISMA para la recopilación de artículos científicos
Nota: Elaborado por los autores
En cuanto a la calidad editorial, dos estudios se publicaron en revistas del primer cuartil
(Q1), los que se caracterizan por el uso de diseños prospectivos y multicéntricos y por
la evaluación de biomarcadores tanto clásicos como CEA, CA 15-3, CA125 y
moleculares TEVs y TTL/CK19 mRNA. Por otra parte, tres estudios se encuentran en
revistas Q2, mientras que uno corresponde a Q3 y otro a Q4. Geográficamente, los
estudios provienen principalmente de Asia (China, India, Irán, Turquía) y algunos de
Europa y Medio Oriente (Portugal, Egipto). Los estudios chinos e indios, publicados en
revistas Q1 y Q3, presentan las cohortes más grandes y diseños multicéntricos, mientras
que los trabajos de menor tamaño muestral se concentran en países con publicaciones
Q2 o Q4.
Número total de estudios
identificados:17953
Scopus (n = 11804)
Pubmed (n = 6083)
Science Direct (n = 66)
Publicaciones excluidas después
del cribado:
Registros duplicados eliminados (n
= 3010)
Registros revisados (n = 14943)
Registros excluidos por
antigüedad, título y resumen (n =
14938)
Informes solicitados para su
recuperación (n = 11)
Informes no recuperados (n = 1)
Informes evaluados para
determinar su elegibilidad (n =
10)
Informes excluidos:
Sin información relevante sobre
especificidad, sensibilidad (n = 3)
Estudios incluidos en la revisión
(n = 7)
Identificación
Elegibilidad
Inclusión
Identificación de estudios en bases de datos y registros
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Los marcadores tumorales evaluados, se mantiene la predominancia de CEA y CA 15-
3, consolidándose como los biomarcadores de referencia en la práctica clínica. Los
estudios publicados en revistas de mayor impacto incluyen también marcadores
emergentes como CA125, vesículas extracelulares tumorales (TEVs) y TTL (CK19
mRNA), mientras que los trabajos en revistas Q2-Q4 exploran la metilación de PTEN,
circHIPK3 y análisis multi-ómicos.
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Tabla 1.
Extracción de datos principales de cada estudio
No. de
estudio
Autor
Revista
Indexacion/Cu
artil
País
Tipo de estudio
Marcador/es
tumorales
evaluados
Muestra
Utilidad clínca
(Diagnóstico/pronóstico/seg
uimiento)
1
Xu, Feng et
al. 2024(Xu
et al., 2024)
iScience
Scopus Q1
China
Multicéntrico,
prospectivo
CEA, CA 15-3,
CA125, TEVs
512 pacientes
con cáncer de
mama, 198
controles
Potencial como biomarcador
fiable para diagnóstico precoz,
pronóstico y seguimiento de
recurrencia/metástasis.
2
Uygur &
Gümüs, 2021
(Uygur &
Gümüş,
2021a)
Cancer Treatment
and Research
Communications
Scopus Q2
Turquía
Retrospectivo
CEA y CA 15–3
451
Marcadores accesibles para el
seguimiento del cáncer de
mama. Útiles como
herramienta complementaria
en la predicción de
metástasis, pronóstico y
supervisión de la respuesta al
tratamiento.
3
Bahadoran,
Ensiyeh et
al., 2025
(Bahadoran
et al., 2025)
Practical Laboratory
Medicine
Scopus Q2
Irán
Estudio caso-
control
prospectivo
circHIPK3, CEA, CA
15-3
95 pacientes +
93 contoles
Se perfila en el diagnóstico
temprano, seguimiento y
correlación con tamaño
tumoral, mejora al combinar
con CA-15-3 y CEA. Podría
servir como marcador
complementario junto a los
tradicionales CA-15-3 y CEA.
4
Sousa, Nuno
et al.,
2022(Sousa
et al., 2022)
Surgical Oncology
Scopus Q1
Portugal
Observacional,
prospectivo un
céntrico
TTL (CK19 Mrna)
87
Decisión quirúrgica sobre
disección axilar, predicción de
metástasis en ganglios no
centinela
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No. de
estudio
Autor
Revista
Indexacion/Cu
artil
País
Tipo de estudio
Marcador/es
tumorales
evaluados
Muestra
Utilidad clínca
(Diagnóstico/pronóstico/seg
uimiento)
5
Ramadan,
Amal et al.,
2021(Ramad
an et al.,
2021)
Journal of Genetic
Engineering and
Biotechnology
Scopus Q2
Egipto
Estudio
prospectivo/
observacional
PTEN methylation,
CEA, CA 15-3
112 cáncer, 66
benignos, 25
controles sanos
Marcador de pronóstico,
diagnóstico no invasivo,
correlación con estadio y
grado tumoral con excelente
discriminación entre cáncer y
benignidad. Permite
estratificar riesgo de
progresión / supervivencia.
6
Luan et al.,
2021 (Luan
et al., 2021)
Journal Bio – X
Research
Scopus Q4
China
Retrospectivo
CEA, CA 15-3
177
Se enfoca en mejorar la
precisión del diagnóstico con
CEA o CA 15-3, utiliza
variables clínicas y de imagen
para entrenar modelos que
podrían integrarse con
biomarcadores en el futuro.
7
Ashraf et al.,
2025(Ashraf
et al., 2025)
International Journal
of Life Sciences,
Biotechnology and
Pharma Research
Scopus Q3
India
Análisis multi-
ómico con
validación
funcional
CEA, CA 15-3
534
El CEA y el CA 15-3 son útiles
en el diagnóstico precoz de la
metástasis y del pronóstico del
cáncer de mama y
monitorización de la respuesta
al tratamiento.
Nota: CEA: antígeno carcinoembrionario; CA 15-3: antígeno carbohidrato 15-3; CA125: antígeno carbohidrato 125; TEVs: vesículas extracelulares tumorales;
circHIPK3: ARN circular HIPK3; TTL (CK19 mRNA): transcrito de ARNm de citoqueratina 19; PTEN: homólogo de la fosfatasa y tensina.
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El análisis del riesgo de sesgo mediante la herramienta QUADAS-2, como se detalla en
la Tabla 2, permitió identificar la robustez de la evidencia actual sobre biomarcadores
en cáncer de mama, revelando patrones críticos en la metodología de los resultados
seleccionados. El sesgo de selección de los pacientes en la mayor parte de los estudios
(71.4 %) presentó un bajo riesgo debido al uso de criterios de inclusión claros y muestras
representativas de pacientes con diagnóstico confirmado. Sin embargo, se identificó un
riesgo elevado en estudios de carácter retrospectivo, donde la selección de la muestra
no fue consecutiva, lo que podría sobrestimar la precisión diagnóstica de los marcadores
analizados al trabajar con poblaciones ya diagnosticadas.
Tabla 2.
Evaluación del riesgo de sesgo mediante QUADAS-2
No. de
estudio
Autor
Selección de
pacientes
Prueba índice
Estándar de
referencia
Flujo y
tiempos
1
Xu, Feng et al. 2024
Bajo riesgo
Bajo riesgo
Bajo riesgo
Bajo Riesgo
2
Uygur & Gümüs,
2021
Poco claro
Bajo riesgo
Bajo riesgo
Alto Riesgo
3
Bahadoran, Ensiyeh
et al., 2025
Bajo riesgo
Bajo riesgo
Bajo riesgo
Bajo Riesgo
4
Sousa, Nuno et al.,
2022(Sousa et al.,
2022)
Bajo riesgo
Bajo riesgo
Bajo riesgo
Bajo Riesgo
5
Ramadan, Amal et
al., 2021
Bajo riesgo
Bajo riesgo
Bajo riesgo
Bajo Riesgo
6
Luan et al., 2021
Alto riesgo
Bajo riesgo
Bajo riesgo
Poco claro
7
Ashraf et al., 2025
Bajo riesgo
Bajo riesgo
Bajo riesgo
Bajo Riesgo
Nota: Bajo riesgo: Se asigna a estudios que utilizan diseños prospectivos y comparan
directamente con grupos control definidos. Alto riesgo/Poco claro: Se asigna a estudios de
naturaleza retrospectiva. Prueba índice y Estándar: En estudios que utilizan métodos
estandarizados para medir los marcadores tumorales y confirmar el cáncer.
Se realizó una evaluación de la certeza de la evidencia para los cuerpos de datos
obtenidos, siguiendo los dominios del enfoque GRADE adaptado para diagnóstico:
Riesgo de Sesgo: La certeza se considera moderada para los marcadores
clásicos (CEA, CA 15-3), dado que, aunque los dominios de 'Prueba Índice' y
'Estándar de Referencia' fueron robustos en todos los estudios, el dominio de
'Flujo y Tiempos' presentó riesgos en diseños retrospectivos.
Inconsistencia: No se identificó inconsistencia técnica grave; la dispersión de
valores entre el CEA (SD ±18.3%) y el CA 15-3 (SD ±13.2%) refleja la disparidad
intrínseca en el rendimiento biológico de cada molécula y no un error en la
recolección de datos.
Imprecisión: Existe una imprecisión marcada en los biomarcadores emergentes
(PTEN, circHIPK3, TTL) debido al bajo número de estudios disponibles (n=1 por
marcador). Aunque sus valores de sensibilidad son superiores (96.4% para
PTEN), la certeza global se califica como baja hasta que existan validaciones en
cohortes más amplias.
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Publicación de resultados: Se observa una tendencia a reportar únicamente
valores de alta precisión para marcadores moleculares, lo que sugiere un posible
sesgo de publicación que debe ser mitigado con futuros estudios multicéntricos.
Tras aplicar el enfoque GRADE, se determinó una certeza moderada para los
marcadores convencionales (CEA y CA 15-3). Aunque el riesgo de sesgo fue
bajo en la mayoría de los estudios (71.4%), la variabilidad observada en su
sensibilidad (SD de ±13.2% a ±18.3%) refleja una disparidad en su rendimiento
biológico que limita su uso diagnóstico primario.
Tabla 3.
Resumen de la sensibilidad y Especificidad Media de los Marcadores estudiados.
Marcado
r
Estudio
s SE
Media
SE (%)
SD, SE
Mín SE
Máx SE
Estudio
s SP
Media
SP
(%)
SD,
SP
Mín
SP
Máx
SP
CA 15-3
4
57.4
13.2
49.1
80.3
4
66.8
13.2
49.1
86.4
PTEN
1
96.4
0
96.4
96.4
1
100
0
100
100
CEA
4
58.5
18.3
44.7
90.1
4
65.7
16.9
44
84
TTL
1
64.3
0
64.3
64.3
1
86.3
0
86.3
86.3
circHIPK3
1
74.4
0
74.4
74.4
1
80.3
0
80.3
80.3
Nota: SE: Sensibilidad; SP: Especificidad; SD: Desviación estándar; Min: Mínimo; Max: Máximo
El análisis comparativo de la sensibilidad y especificidad de distintos marcadores
tumorales (Tabla 3) evaluados en estudios recientes revela diferencias notables en su
desempeño diagnóstico. El marcador CA 15-3, presente en cuatro estudios, sus
resultados en la media de sensibilidad, especificidad y desviación estándar reflejan una
moderada capacidad para detectar correctamente a los pacientes con cáncer de mama,
aunque su desempeño varía significativamente entre los estudios, evidenciando
heterogeneidad en los diseños, cohortes o técnicas de medición empleadas.
De forma similar, el marcador CEA, evaluado también en cuatro estudios, indica un
desempeño comparable al de CA 15-3, con moderada capacidad diagnóstica y alta
variabilidad entre estudios, posiblemente atribuible a diferencias en las características
clínicas de las poblaciones estudiadas, los criterios de inclusión, y las metodologías
analíticas utilizadas. Por otro lado, los resultados obtenidos revelan que ciertos
biomarcadores emergentes, como PTEN, TTL (CK19 mRNA) y circHIPK3, presentan un
desempeño diagnóstico superior en comparación con los marcadores clásicos como CA
15-3 y CEA.
4. Discusión
Los resultados del estudio reflejan una dispersión de la evidencia científica, donde los
estudios con revistas de menor cuartil suelen incluir muestras más pequeñas o diseños
retrospectivos, aunque incorporan biomarcadores emergentes y aproximaciones
innovadoras, como análisis multi-ómicos o RNA circular. Sin embargo, aunque la
evidencia de revistas Q1 es sólida, existe una necesidad crítica de estudios de
validación en poblaciones latinoamericanas donde esta neoplasia es cada vez más
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Artículo Científico
común y se requiere que estos biomarcadores de alto impacto se aprueben localmente
(Morales & Echeverría, 2019).
Los marcadores tumorales evaluados, se mantiene la predominancia de CEA y CA 15-
3, consolidándose como los biomarcadores de referencia en la práctica clínica. Bonilla-
Sepúlveda, OA 2021. destaca que CEA y CA 15-3 son los únicos marcadores
aprobados por la Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA, por sus siglas en
inglés) para el cáncer de mama, siendo ampliamente utilizados en la detección de
metástasis, el seguimiento de la enfermedad y la evaluación del pronóstico, aunque su
utilidad diagnóstica y pronóstica sigue siendo objeto de debate, debido a las diferencias
observadas en los valores de sensibilidad y especificidad entre estudios (Bonilla-
Sepúlveda, OA, 2021). En consonancia, González-Pérez et. al. demostraron que CA 15-
3 presenta una influencia significativa en el pronóstico y evolución de las pacientes,
especialmente en relación con las características clínicas y los receptores hormonales
(González-Pérez et al., 2024).
Los estudios publicados en revistas de mayor impacto incluyen también marcadores
emergentes como CA 125, tradicionalmente vinculado al cáncer de ovario, ha sido
propuesto como marcador complementario en subtipos agresivos de cáncer de mama,
vesículas extracelulares tumorales (TEVs) que ofrece una vía prometedora para el
desarrollo de biopsias líquidas, al transportar biomoléculas representativas del estado
tumoral y TTL (CK19 mRNA), basado en la cuantificación de CK19 mRNA mediante la
técnica OSNA, ha sido recomendado en guías europeas para el análisis molecular del
ganglio centinela, dada su mayor precisión frente a métodos histológicos
convencionales ya que ha mostrado utilidad en la identificación de células tumorales
circulantes, siendo relevante en el seguimiento de metástasis. Asimismo, el circHIPK3,
un ARN circular con funciones reguladoras en redes cerna, ha sido identificado como
un modulador clave de microARNs implicados en la proliferación tumoral y resistencia a
fármacos, con una sensibilidad del 74.4 % y especificidad del 80.3 % en estudios
recientes (Bonilla- Sepúlveda, OA, 2021; Cámpelo et al., 2025; García-Peláez et al.,
2015).
Los trabajos en revistas Q2-Q4 exploran la metilación del gen PTEN, asociada con
resistencia terapéutica y mal pronóstico en tumores HER2 positivos mostró una
sensibilidad del 96.4 % y una especificidad del 100%, lo que sugiere un alto potencial
como biomarcador diagnóstico, circHIPK3 implicado en la regulación de microARNs
relacionados con la proliferación y la resistencia a fármacos (Cámpelo et al., 2025; Elwy
et al., 2023; García-Peláez et al., 2015) y análisis multi-ómicos que ha permitido una
caracterización más precisa de los subtipos tumorales, facilitando la identificación de
firmas moleculares complejas que podrían revolucionar la medicina personalizada en
oncología mamaria (DePolo & Uscher, 2025). En particular, PTEN por su sensibilidad y
especificidad, lo que sugiere un alto potencial como biomarcador diagnóstico en cáncer
de mama.
El marcador CEA, evaluado también en cuatro estudios, indican que tiene un
desempeño comparable al de CA 15-3, con moderada capacidad diagnóstica y alta
variabilidad entre estudios. Estos valores reflejan una capacidad diagnóstica moderada,
pero también evidencian una alta variabilidad entre estudios, posiblemente atribuible a
diferencias en las características clínicas de las poblaciones estudiadas, los criterios de
inclusión, y las metodologías analíticas utilizadas. El estudio de Utrillas-Martínez et al.
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2003 reporta una sensibilidad del 61% y especificidad del 92% para CEA, subrayando
su relevancia en el seguimiento de pacientes y su asociación con características
tumorales específicas. Estos hallazgos refuerzan la necesidad de interpretar los
resultados de CEA en conjunto con otros marcadores y dentro del contexto clínico
individual, para mejorar la precisión diagnóstica y pronóstica (Utrillas-Martínez et al.,
2003).
La estandarización de la prueba índica (biomarcadores) y el estándar de referencia
(biopsia histopatológica) en la totalidad de los artículos. Esto se debe a que los estudios
emplearon técnicas de laboratorio estandarizadas y confirmaron los resultados frente al
patrón de oro clínico, asegurando las variaciones observadas en la sensibilidad se
deben a la naturaleza biológica del marcador y no a errores de medición técnica. El
dominio de flujo y tiempos fue el que presentó mayor variabilidad. Estudios como el de
la utilidad de los sueros marcadores CEA y CA 15-3, mostraron un riesgo alto o poco
claro debido al intervalo de tiempo entre la toma de muestra de sangre y la confirmación
histopatológica, afectando la correlación entre los niveles del marcador y el estadio real
de la enfermedad (Uygur & Gümüs, 2021).
Los hallazgos revelan que ciertos biomarcadores emergentes, como PTEN, TTL (CK19
mRNA) y circHIPK3, presentan un desempeño diagnóstico superior en comparación con
los marcadores clásicos como CA 15-3 y CEA. Esto refuerza la hipótesis de que los
biomarcadores moleculares emergentes, especialmente aquellos evaluados mediante
técnicas avanzadas como la transcriptómica y la epigenética, podrían ofrecer mayor
precisión diagnóstica y contribuir significativamente a la estratificación personalizada,
como lo evidencian estudios que aplican modelos de aprendizaje profundo en
mamografías y análisis de biomarcadores. Estos avances sugieren que la integración
de tecnologías computacionales con datos biomoleculares podría representar un
cambio paradigmático en el abordaje clínico del cáncer de mama, especialmente en
contextos de diagnóstico precoz y medicina personalizada (Montero-Cadena & Silva-
Acosta, 2025; Uygur & Gümüş, 2021). Y aunque, el desempeño de marcadores como
PTEN es impresionante (96.4% de sensibilidad), se basa en un solo estudio (n=1),
motivo por el cual se recomienda que estos resultados tengan una validación en
cohortes multicéntricas más amplias antes de recomendar su uso clínico.
Por otro lado, para los biomarcadores emergentes como PTEN, circHIPK3 y TTL, la
certeza de la evidencia se califica actualmente como baja. A pesar de reportar
precisiones diagnósticas superiores como el PTEN con 96.4% de sensibilidad, estos
hallazgos derivan de estudios individuales (n=1). Esta imprecisión estadística subraya
la necesidad de validación en cohortes multicéntricas antes de su integración definitiva
en la práctica clínica.
De forma particular, se ha evidenciado que la combinación de marcadores como CA 15-
3, CEA y CA 125 puede mejorar significativamente la sensibilidad y especificidad
diagnóstica, superando el rendimiento de los marcadores individuales, cuyas
sensibilidades medianas para la detección de metástasis se sitúan entre el 50 % y el 59
%. Esta estrategia de combinación permite compensar las limitaciones inherentes de
cada marcador, optimizando la capacidad de detección en pacientes con enfermedad
avanzada. Además, el uso de algoritmos de inteligencia artificial y machine learning ha
demostrado ser una herramienta prometedora para aumentar la precisión diagnóstica,
reducir la variabilidad Inter observador. De hecho, la literatura evidencia que la
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integración de algoritmos como XGBoost O KNN no solo sirven para el diagnóstico, sino
para limpiar el ruido estadístico mediante IA (Inteligencia Artificial), lo cual puede ayudar
a normalizar los rangos tan amplios de sensibilidad que se determinan en el estudio (del
44 % al 90 %) permitiendo que marcadores clásicos recuperen utilidad diagnóstica al
ser interpretados en modelos multivariables (Luan et al., 2021).
En síntesis, el análisis indica que los marcadores clásicos continúan siendo
ampliamente utilizados, pero los estudios de mayor impacto y visibilidad internacional
tienden a incorporar biomarcadores moleculares emergentes y enfoques multicéntricos,
reforzando la evidencia científica sobre su utilidad clínica. Los hallazgos destacan la
importancia de considerar no solo los resultados y diseño de los estudios, sino también
la indexación y cuartil de la revista al evaluar la solidez y aplicabilidad de la información
en la práctica clínica y la investigación en cáncer de mama.
5. Conclusiones
Los hallazgos revisados establecen una distinción clara y una trayectoria evolutiva en la
utilidad de los biomarcadores para el manejo del cáncer de mama. Los marcadores
tumorales clásicos, como CA 15-3 y CEA, conservan su valor como herramientas de
referencia en el seguimiento y monitoreo de la enfermedad, aunque, su sensibilidad y
especificidad sean moderadas, sumadas a la alta heterogeneidad entre los estudios que
limitan sustancialmente su utilidad como pruebas diagnósticas únicas o primarias. En
contraste, los biomarcadores moleculares emergentes como PTEN, TTL (CK19 mRNA)
y circHIPK3, evaluados mediante técnicas moleculares avanzadas, han demostrado un
potencial superior en precisión diagnóstica, particularmente en la detección temprana.
Estos biomarcadores recientes se perfilan como elementos que podrían complementar
o mejorar la detección temprana y la estratificación del riesgo. Sin embargo, para que
estos prometedores marcadores moleculares se integren plenamente en la práctica
clínica, es imprescindible que los resultados obtenidos en estudios individuales sean
validados en cohortes más amplias y en estudios multicéntricos.
De cara al futuro, la combinación de múltiples marcadores con el uso de algoritmos de
inteligencia artificial y machine learning, representan una estrategia clave para optimizar
la detección de metástasis y la predicción de la respuesta terapéutica, impulsando así
una medicina personalizada y más eficaz en el abordaje del cáncer de mama.
Referencias Bibliográficas
Aguayo-Albasini, J. L., Flores-Pastor, B., & Soria-Aledo, V. (2014). Sistema GRADE:
Clasificación de la calidad de la evidencia y graduación de la fuerza de la
recomendación. Cirugía Española, 92(2), 82–88.
https://doi.org/10.1016/j.ciresp.2013.08.002
Ashraf, D., Khan, A., Sharma, D. D., Vivek, D., Jain, K., & Jain, V. K. (2025). Clinical
utility of CA 15-3 as a tumor marker in breast cancer: Association with prognostic
indicators. International Journal of Life Sciences, 14(6).
https://doi.org/10.69605/ijlbpr_14.6.2025.93
Innova Science Journal
Innova Science Journal |Vol.04 | Núm.04 | Oct – Dic | 2026 |www.innovasciencejournal.omeditorial.com
345
Artículo Científico
Bahadoran, E., Mohammadi, D., Jalilvand, M., & Moghbelinejad, S. (2025). Evaluation
of CircHIPK3 biomarker potential in breast cancer. Practical Laboratory Medicine,
45, e00470. https://doi.org/10.1016/j.plabm.2025.e00470
Bonilla-Sepúlveda, Ó. A. (2020). Marcadores tumorales en cáncer de mama: Revisión
sistemática. Ginecología y Obstetricia de México, 88(12), 860–869.
https://doi.org/10.24245/gom.v88i12.4269
Bray, F., Laversanne, M., Sung, H., Ferlay, J., Siegel, R. L., Soerjomataram, I., & Jemal,
A. (2024). Global cancer statistics 2022: GLOBOCAN estimates of incidence and
mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries. CA: A Cancer Journal for
Clinicians, 74(3), 229–263. https://doi.org/10.3322/caac.21834
Campelo, M. M., Reis-das-Mercês, L., Vidal, A. F., da Silva, F. R. P., de Oliveira, A. C.
A., Monteiro, J. R. de S., Cabral, C. G., Noronha, R. C. R., & Pereira, A. L. (2025).
The dual role of circHIPK3 in cancer and its implications for multiple drug
resistance: A systematic review and computational approach. Frontiers in
Oncology, 15, 1547889. https://doi.org/10.3389/fonc.2025.1547889
Carioli, G., Bertuccio, P., Malvezzi, M., Boffetta, P., Levi, F., Negri, E., & La Vecchia, C.
(2022). Cancer mortality predictions for 2021 in Latin America. European Journal
of Cancer Prevention, 31(3), 217–227.
https://doi.org/10.1097/CEJ.0000000000000702
DePolo, J., & Uscher, J. (2026, 11 de junio). Análisis genómicos para cáncer de mama
(seno). Breastcancer.org. https://www.breastcancer.org/es/deteccion-
analisis/pruebas-genomicas
Elwy, F., Shehab El Din, Z., Assem, M. M., Hassan, N. H. A., & Helwa, R. (2023). PTEN
mutations prevalence in HER2-positive breast cancer patients. Revista de
Senología y Patología Mamaria, 36(1), 100410.
https://doi.org/10.1016/j.senol.2022.02.004
García-Peláez, B., Verdú, M., Román, R., Rodón, N., Pubill, C., Díaz, O., & Puig, X.
(2015). Expresión inmunohistoquímica de CK19 en variantes comunes del
carcinoma de mama y en subtipos histológicos infrecuentes. Revista Española
de Patología, 48(2), 67–74. https://doi.org/10.1016/j.patol.2015.01.001
González-Pérez, M., Espinosa-Roque, I., Sánchez-Azcuy, Y., Lugo-Falcón, N., Díaz-
Cabrera, J., & Cuenca-Hernández, Y. (2024). Relación del marcador CA 15-3,
positividad de receptores hormonales y diagnóstico histológico en cáncer de
mama. Revista de Ciencias Médicas de Pinar del Río, 28.
https://revcmpinar.sld.cu
International Agency for Research on Cancer. (2018). Breast cancer fact sheet. Global
Cancer Observatory. https://gco.iarc.fr/
Innova Science Journal
Innova Science Journal |Vol.04 | Núm.04 | Oct – Dic | 2026 |www.innovasciencejournal.omeditorial.com
346
Artículo Científico
Luan, Y., Wei, J., Wang, K., Cai, D., Luo, X., Fan, W., Wang, H., & Duan, C. (2021).
Comparison of the diagnostic performances of circulating tumor cells and the
serum tumor markers CEA, CA125, and CA15-3 for breast cancer: A
retrospective case-control study. Journal of Bio-X Research, 4(2), 60–66.
https://doi.org/10.1097/JBR.0000000000000093
Montero-Cadena, K. D., & Silva-Acosta, J. D. C. (2025). Uso de la inteligencia artificial
en el diagnóstico de cáncer de mama. Ciencia Latina Revista Científica
Multidisciplinar, 9(3), 3677–3689. https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v9i3.17982
Morales, D. A., & Echeverría, I. C. (2019). Biomarcadores mamarios en procesos
metastásicos en mujeres ecuatorianas. Revista de la Facultad de Ciencias
Médicas (Quito), 44(2), 24–33. https://doi.org/10.29166/rfcmq.v44i2.2688
Orellana Lozano, J. R., & Barcia Menéndez, C. R. (2023). Análisis de los diferentes
marcadores tumorales y su importancia en el cáncer de mama. Revista Científica
Arbitrada Multidisciplinaria PENTACIENCIAS, 5(3), 55–67.
https://doi.org/10.59169/pentaciencias.v5i3.519
Organización Panamericana de la Salud. (2025, 3 de febrero). La OPS llama a los
países de América Latina y el Caribe a mejorar el acceso a medicamentos e
insumos esenciales contra el cáncer. https://www.paho.org/es/noticias/3-2-2025-
ops-hace-llamado-paises-america-latina-caribe-para-mejorar-acceso-al-
tratamiento
Ouzzani, M., Hammady, H., Fedorowicz, Z., & Elmagarmid, A. (2016). Rayyan: A web
and mobile app for systematic reviews. Systematic Reviews, 5(1), Article 210.
https://doi.org/10.1186/s13643-016-0384-4
Page, M. J., McKenzie, J. E., Bossuyt, P. M., Boutron, I., Hoffmann, T. C., Mulrow, C.
D., Shamseer, L., Tetzlaff, J. M., Akl, E. A., Brennan, S. E., Chou, R., Glanville,
J., Grimshaw, J. M., Hróbjartsson, A., Lalu, M. M., Li, T., Loder, E. W., Mayo-
Wilson, E., McDonald, S., … Moher, D. (2021). The PRISMA 2020 statement: An
updated guideline for reporting systematic reviews. PLOS Medicine, 18(3),
e1003583. https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1003583
Piñeros, M., Laversanne, M., Barrios, E., Cancela, M. de C., de Vries, E., Pardo, C., &
Bray, F. (2022). An updated profile of the cancer burden, patterns and trends in
Latin America and the Caribbean. The Lancet Regional Health – Americas, 13,
100294. https://doi.org/10.1016/j.lana.2022.100294
Posso, M., & Sala, M. (2024). PROSPERO: Razones de su existencia y por qué debe
registrarse una revisión sistemática y/o metaanálisis. Cirugía Española, 102(7),
386–388. https://doi.org/10.1016/j.ciresp.2024.04.001
Puschel, K., & Paz, S. (2023). Breast cancer screening in Latin America: The challenge
to move from opportunistic to organized-systematic screening. Medical Research
Archives, 11(11). https://doi.org/10.18103/mra.v11i11.4752
Innova Science Journal
Innova Science Journal |Vol.04 | Núm.04 | Oct – Dic | 2026 |www.innovasciencejournal.omeditorial.com
347
Artículo Científico
Ramadan, A., Hashim, M., Abouzid, A., & Swellam, M. (2021). Clinical impact of PTEN
methylation status as a prognostic marker for breast cancer. Journal of Genetic
Engineering and Biotechnology, 19(1), Article 66.
https://doi.org/10.1186/s43141-021-00169-4
Sousa, N., Peleteiro, B., & Fougo, J. L. (2022). Total tumor load to assist in the decision
for additional axillary surgery in positive sentinel node breast cancer patients.
Surgical Oncology, 45, 101882. https://doi.org/10.1016/j.suronc.2022.101882
Sung, H., Ferlay, J., Siegel, R. L., Laversanne, M., Soerjomataram, I., Jemal, A., & Bray,
F. (2021). Global cancer statistics 2020: GLOBOCAN estimates of incidence and
mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries. CA: A Cancer Journal for
Clinicians, 71(3), 209–249. https://doi.org/10.3322/caac.21660
Utrillas-Martínez, A. C., del Val-Gil, J. M., López-Bañeres, M. F., Rebollo-López, J.,
Minguillón-Serrano, A., González-Penabad, M., Bermejo-Zapatero, A., Sanz-
Gómez, M., & Ángel Muniesa-Soriano, J. (2003). ¿Resultan útiles los marcadores
tumorales CEA y CA 15-3 en el seguimiento del cáncer de mama? Revisión de
196 casos. Cirugía Española, 74(3), 139–143. https://doi.org/10.1016/S0009-
739X(03)72208-8
Uygur, M. M., & Gümüş, M. (2021). The utility of serum tumor markers CEA and CA 15-
3 for breast cancer prognosis and their association with clinicopathological
parameters. Cancer Treatment and Research Communications, 28, 100402.
https://doi.org/10.1016/j.ctarc.2021.100402
Xu, F., Wang, K., Zhu, C., Fan, L., Zhu, Y., Wang, J. F., Li, X., Liu, Y., Zhao, Y., Zhu, C.,
Zhang, W., Yang, F., Xu, J., Li, Z., & Guan, X. (2024). Tumor-derived extracellular
vesicles as a biomarker for breast cancer diagnosis and metastasis monitoring.
iScience, 27(4), 109506. https://doi.org/10.1016/j.isci.2024.109506
CONFLICTO DE INTERESES
“Los autores declaran no tener ningún conflicto de intereses”.
