Introducción: El cáncer de mama representa la segunda neoplasia maligna más frecuente y una de las principales causas de mortalidad en mujeres a nivel mundial y nacional. Su heterogeneidad molecular determina diferencias pronósticas y terapéuticas relevantes, siendo su clasificación basada en la expresión de los receptores hormonales de estrógeno (ER) y progesterona (PR), la proteína HER2 y el marcador proliferativo Ki-67. En los últimos años, el uso de herramientas digitales como QuPath ha permitido optimizar la cuantificación inmunohistoquímica, mejorando la reproducibilidad y objetividad de los análisis histopatológicos. Objetivos: Identificar el perfil de expresión de los marcadores ER, PR, HER2 y Ki-67 en biopsias de cáncer de mama utilizando QuPath como herramienta de análisis digital, clasificar las muestras en los subtipos moleculares luminal A, luminal B, HER2-enriquecido y triple negativo, y analizar su frecuencia en el Hospital Nacional Cayetano Heredia durante el periodo 2024–2025. Materiales y métodos: Estudio descriptivo, transversal y retrospectivo, basado en la revisión de biopsias y piezas operatorias diagnosticadas como carcinoma invasivo de mama NST con estudios inmunohistoquímicos completos. Las muestras serán procesadas en el Servicio de Anatomía Patológica y analizadas con QuPath v0.6.0 mediante segmentación automatizada y cuantificación de la positividad e intensidad de expresión de cada marcador. Los datos se registrarán en una base anonimizada y se analizarán mediante estadística descriptiva. Conclusiones: El estudio aportará evidencia local sobre la distribución de los subtipos moleculares de cáncer de mama y se espera demostrar la utilidad de QuPath como herramienta de apoyo en patología digital, contribuyendo a análisis más precisos y reproducibles en hospitales públicos del Perú.
Introduction: Breast cancer represents the second most frequent malignant neoplasm and one of the leading causes of mortality among women worldwide and nationally. Its molecular heterogeneity determines relevant prognostic and therapeutic differences, with classification based on the expression of estrogen (ER) and progesterone (PR) hormone receptors, the HER2 protein, and the proliferative marker Ki-67. In recent years, the use of digital tools such as QuPath has enabled the optimization of immunohistochemical quantification, improving the reproducibility and objectivity of histopathological analyses. Objectives: To identify the expression profile of ER, PR, HER2, and Ki-67 markers in breast cancer biopsies using QuPath as a digital analysis tool; to classify the samples into luminal A, luminal B, HER2-enriched, and triple-negative molecular subtypes; and to analyze their frequency at Hospital Nacional Cayetano Heredia during the 2024– 2025 period. Materials and methods: A descriptive, cross-sectional, and retrospective study based on the review of biopsies and surgical specimens diagnosed with invasive breast carcinoma NST with complete immunohistochemical studies. Samples will be processed in the Department of Pathology and analyzed using QuPath v0.6.0 through automated segmentation and quantification of the positivity and intensity of expression of each marker. Data Will be recorded in an anonymized database and analyzed using descriptive statistics. Conclusions: This study will provide local evidence on the distribution of breast cancer molecular subtypes and is expected to demonstrate the usefulness of QuPath as a supportive tool in digital pathology, contributing to more precise and reproducible analyses in public hospitals in Peru.
