Fuente: Mohan S, Van Pelt DW, Saunders JG, et al. N^w-Hydroxy L-Arginine (NOHA): A Promising Biomarker of Response to Neoadjuvant Therapy in the Management of Triple Negative Breast Cancer. Cancer Rep (Hoboken). 2026 Jul. [DOI: 10.1002/cnr2.70609](https://doi.org/10.1002/cnr2.70609) — [PubMed 42420779](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42420779/)

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En los últimos años, el tratamiento neoadyuvante del cáncer de mama triple negativo ha evolucionado de forma significativa. La incorporación de pembrolizumab junto a la quimioterapia basada en platino y taxanos ha mejorado las tasas de respuesta patológica completa (pCR), y con ella el pronóstico de estas pacientes. Pero seguimos teniendo un problema: no disponemos de biomarcadores séricos en punto de cuidado que nos permitan saber, durante el tratamiento, si realmente está funcionando o si deberíamos estar cambiando de estrategia.

Hoy os traigo un estudio piloto que aborda precisamente esto, evaluando la N^w-hidroxi-L-arginina (NOHA) como posible biomarcador de presencia de enfermedad y exposición al tratamiento en cáncer de mama triple negativo.

¿Qué es NOHA y por qué podría funcionar?

NOHA es un metabolito de la vía del óxido nítrico, fácilmente medible en plasma. Trabajos previos de este mismo grupo habían demostrado que sus niveles están reducidos en pacientes con tumores con receptores hormonales negativos y enfermedad de alto riesgo. La hipótesis era que los niveles bajos de NOHA reflejan la presencia del tumor y que, si el tratamiento neoadyuvante está funcionando, deberíamos ver una normalización progresiva.

El estudio en breve

• Diseño: Piloto prospectivo
• Muestra: 31 pacientes con TNBC tratadas con neoadyuvancia (quimio ± pembrolizumab) seguidas de cirugía
• Mediciones: NOHA plasmático en 6 puntos temporales: pre-neoadyuvancia, durante el tratamiento, pre-cirugía, post-cirugía y seguimiento
• Comparación: Pacientes con pCR vs respuesta parcial (pPR) vs enfermedad estable (SD)

Resultados clave

1. NOHA estaba bajo al inicio en todas las pacientes, confirmando la asociación con presencia de enfermedad
2. NOHA aumentó progresivamente durante la neoadyuvancia y se normalizó hacia niveles de controles sanos tras la cirugía en todas las pacientes
3. No hubo diferencias entre las que alcanzaron pCR y las que tuvieron respuesta parcial o enfermedad estable
4. Los niveles no se vieron afectados por el uso de pembrolizumab, las características clínicas ni las comorbilidades

Lo que esto significa (y lo que no)

Este estudio nos dice que NOHA se comporta como un marcador de presencia tumoral y exposición al tratamiento, pero no como un marcador de respuesta diferencial. Dicho de otro modo: el NOHA sube cuando el tumor recibe tratamiento y baja cuando el tumor está presente, pero no nos dice con qué profundidad está respondiendo.

Esto es útil — tener un marcador analítico sencillo que nos indique «sí, el tratamiento está llegando al tumor» no es trivial — pero no es el biomarcador predictivo que realmente necesitamos: ese que nos permita decir «esta paciente no está respondiendo, cambiemos a otra estrategia antes de la cirugía».

Limitaciones evidentes (y asumibles para un piloto)

• Muestra pequeña: 31 pacientes. Suficiente para generar hipótesis, insuficiente para conclusiones firmes
• Sin grupo control de mujeres sanas para la comparación longitudinal (usan datos históricos)
• Heterogeneidad en los regímenes de neoadyuvancia (con y sin pembrolizumab)
• No hay análisis multivariante que permita ajustar por factores confundidores
• Falta de correlación con otros biomarcadores emergentes (ADN tumoral circulante, células tumorales circulantes)

¿Cambia algo hoy?

No directamente. NOHA no está listo para su uso en clínica. Pero este trabajo abre una línea interesante: la búsqueda de biomarcadores séricos sencillos y baratos que nos ayuden a monitorizar la respuesta al tratamiento neoadyuvante en tiempo real. En un escenario ideal, una analítica de NOHA en la semana 3 de tratamiento podría decirnos si la paciente se está beneficiando o si debemos considerar un cambio de abordaje.

Para eso necesitamos estudios de validación más grandes, con puntos de corte definidos y con capacidad predictiva demostrada. Pero el camino empieza aquí.

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Soy Javier Pumares, oncólogo médico en el Centro Oncológico de Galicia. Escribo aquí sobre la intersección entre oncología, inteligencia artificial y práctica clínica real. Si te ha parecido útil, puedes seguirme en [LinkedIn](https://www.linkedin.com/in/javier-pumares-p%C3%A9rez-2265b7257/) o suscribirte al blog en [ppj.es](https://ppj.es).

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