Although in the last decade, technological development has made it possible to establish and understand the wide heterogeneity that exists in Breast Cancer (CS), this disease is ranked as the second type of female cancer worldwide. In CS, the estrogen receptor is expressed in the majority of tumors and has broad prognostic and predictive utility of response to hormonal treatment. However, like estrogen receptor-negative tumors, many of these cases do not respond to such treatment. Recent studies show that gene expression analysis can help classify tumors to define better treatments; However, access to these methodologies is very limited due to the high cost. Therefore, it is necessary to determine and standardize new markers that are easily accessible and that can provide additional information for the classification and prognostic determination of patients, with respect to classic markers. Recent evidence suggests that the Androgen Receptor (AR) and GLI1 could be found within these markers since they have been shown to affect the growth of tumor cells. Thus, evaluating their expression levels and using molecular classification tools in patients with CS will allow establishing associations between molecular subtypes of CS and the expression of GLI1 and AR, in order to postulate new tumor stratification strategies. Additionally, these analyzes will help clarify the controversial role of RA and GLI1 in defining the prognostic utility of these genes as molecular classification markers of CS.
Aunque en la última década, el desarrollo tecnológico ha permitido establecer y comprender la amplia heterogeneidad que existe en Cáncer de Seno (CS), esta enfermedad se ubica como el segundo tipo de cáncer femenino a nivel mundial. En CS el receptor de estrógenos es expresado en la mayoría de los tumores y tiene una amplia utilidad pronostica y predictora de respuesta al tratamiento hormonal. Sin embargo, al igual que tumores receptores de estrógeno negativos, muchos de estos casos no responden a dicho tratamiento. Recientes estudios, muestran que análisis de expresión génica pueden ayudar a clasificar los tumores para definir mejores tratamientos; no obstante el acceso a estas metodologías es muy escaso debido al alto costo. Por lo tanto, es necesario determinar y estandarizar nuevos marcadores que sean de fácil acceso y que puedan dar información adicional para la clasificación y determinación pronostica de los pacientes, con respecto a marcadores clásicos. Evidencias recientes sugieren que dentro de estos marcadores se podrían encontrar el Receptor de Andrógenos (RA) y GLI1 ya que han demostrado afectar el crecimiento de células tumorales. Así, evaluar sus niveles de expresión y utilizar herramientas de clasificación molecular en pacientes con CS, permitirá establecer asociaciones entre subtipos moleculares de CS y la expresión de GLI1 y RA, con el fin de postular nuevas estrategias de estratificación tumoral. Adicionalmente, estos análisis ayudarán a esclarecer el papel controversial de RA y GLI1 al definir la utilidad pronostica de estos genes como marcadores de clasificación molecular de CS.