El cáncer de mama es la causa mas común de cáncer en mujeres, con unos 1.4 millones de casos nuevos diagnosticados cada año en todo el mundo. Estudios previos han mostrado que, como resultado de diversos procesos  moleculares, el cáncer de mama es una colección de al menos 11 enfermedades diferentes con distinto pronóstico. En esta charla presentaremos un modelo estadístico que tiene en cuenta diferentes tipos de recurrencia (loco-regional y distante), riesgos en competencia de muerte (a causa del cáncer y otras causas), factores clínico-patologicos y riesgos basales basados en grupos moleculares. Un modelo multiestado como el propuesto para predecir recurrencia en cáncer de mama y unido a una adecuada estratificación molecular del paciente puede ser muy útil para la toma de decisiones clínicas. En particular, eventos intermedios como recurrencias loco-regionales cambian por completo las
probabilidades de supervivencia y sugieren distintas acciones en cada subgrupo. Al analizar la historia completa de cada recurrencia, podemos estudiar los patrones de preferencia de diferentes subgrupos por metastastizar diferentes organos, así como la velocidad de metástasis sucesivas, el número y el riesgo dentro de cada órgano. Finalmente, comentaremos el valor de integrar diferentes capas de información en el contexto de un programa de medicina personalizada para cáncer de mama.
