Ο καρκίνος του μαστού (ΚΜ) είναι ένας από τους πιο κοινούς καρκίνους παγκοσμίως και μια από τις κύριες αιτίες θανάτων από καρκίνο στις γυναίκες. Λόγω της ετερογένειάς του, η διάγνωση και η θεραπεία του ΚΜ απαιτούν εξειδικευμένες προσεγγίσεις. Οι παραδοσιακές μέθοδοι επικεντρώνονται στο μέγεθος του όγκου και στη μετάσταση στους λεμφαδένες, ενώ οι σύγχρονες εξελίξεις στη μοριακή βιολογία έχουν επιτρέψει μια βαθύτερη κατανόηση της νόσου. Η παρούσα ανασκόπηση εξετάζει τόσο τις παραδοσιακές όσο και τις σύγχρονες διαγνωστικές τεχνικές για τον ΚΜ, εστιάζοντας στον ρόλο των προγνωστικών βιοδεικτών στην εξατομικευμένη στρατηγική θεραπείας. Κύριοι μοριακοί δείκτες, όπως τα πολυπλαδιακά καρκινικά κύτταρα (PGCCs) και τα μονοκύτταρα, παίζουν σημαντικό ρόλο στην ακριβέστερη διαμόρφωση των θεραπευτικών σχεδίων. Η ενσωμάτωση μοριακών δεδομένων στην σταδιοποίηση του καρκίνου βελτιώνει περαιτέρω την ακρίβεια διάγνωσης και τα αποτελέσματα της θεραπείας.

Η ανασκόπηση αναδεικνύει επίσης τη σημασία των αυτοαντισωμάτων ως ενδεχόμενων βιοδεικτών για την πρώιμη διάγνωση, την παρακολούθηση και την πρόγνωση. Τα αυτοαντίσωματα κατά των ειδικών για τον όγκο αντιγόνων, όπως το p53, έχουν αποδείξει την αξία τους ως διαγνωστικά εργαλεία. Νέες τεχνολογίες, όπως η μικροχρωματογραφία πρωτεϊνών και τα NAPPA arrays, επιτρέπουν την ανίχνευση πολλών αντιγόνων ταυτόχρονα, διευκολύνοντας την αναγνώριση βιοδεικτών για την πρώιμη διάγνωση του ΚΜ. Παρά την υποσχόμενη προοπτική αυτών των τεχνικών, παραμένουν προκλήσεις που αφορούν την ευαισθησία και την ειδικότητα.

Επιπλέον, βιοδείκτες όπως οι TGF-β1, HER2, TIMP-1 και MMP-9 εξετάζονται για τους ρόλους τους στην πρόοδο του όγκου και τη μετάσταση. Αυτοί οι δείκτες συμβάλλουν στην πρόγνωση και την ανταπόκριση στη θεραπεία, υποστηρίζοντας τη μετάβαση προς την εξατομικευμένη θεραπεία. Η κλίμακα Ιστολογικής Βαθμολόγησης Nottingham (NGS) και η Ανοσοϊστοχημεία (IHC) είναι επίσης κρίσιμες για την ιστολογική αξιολόγηση και την πρόβλεψη των αποτελεσμάτων των ασθενών, με δείκτες όπως το Ki67 να βοηθούν στην εκτίμηση της επιθετικότητας του όγκου.

Οι μέθοδοι ανάλυσης δεδομένων, όπως οι στατιστικοί έλεγχοι, η ομαδοποίηση και η ανάλυση κύριων συνιστωσών (PCA), ενισχύουν την κατανόηση των μοριακών υποτύπων, διευκολύνοντας τη στόχευση πιο εξατομικευμένων θεραπευτικών προσεγγίσεων. Με την αυξανόμενη ενσωμάτωση γενετικών δεδομένων, η ακριβής ιατρική αναμένεται να επαναστατήσει στη διαχείριση του ΚΜ, προσφέροντας εξατομικευμένες στρατηγικές θεραπείας και βελτιώνοντας τα αποτελέσματα των ασθενών.

Breast cancer (BC) is one of the most common cancers and a leading cause of female cancer mortality worldwide. Because of its biologic diversity, BC necessitates differential therapy and diagnosis. The conventional approaches are tumor size and lymph node metastasis dependent. But currently, with improvement in molecular biology, the pathogenesis and etiology of BC have been clearly explained, and therefore individualized treatment modalities are the way forward. This thesis addresses the conventional and contemporary diagnostic methods of BC with an emphasis on the use of prognostic biomarkers in therapeutic decision-making.

Molecular markers, including polyploid cancer cells (PGCCs) and monocytes, have come to play important roles in tailoring treatment protocols in BC. The incorporation of molecular information into cancer staging has also improved diagnostic accuracy and patient outcomes. The thesis also investigates the possible role of autoantibodies as biomarkers for early diagnosis and prognosis. Autoantibodies to tumor-specific antigens, e.g., p53, have been promising diagnostic markers. High-throughput methods like protein microarray and NAPPA arrays make it easier to identify possible biomarkers, but sensitivity and specificity are concerns.

In addition, the thesis discusses the functions of different biomarkers like TGF-β1, HER2, TIMP-1, and MMP-9 in tumour development and metastasis. They are implicated in prognosis and response to treatment, and hence facilitate the transition towards personalized therapy. Histological grading systems like the Nottingham Grading Scale (NGS) and immunohistochemical methods like the quantification of Ki67 are important for the evaluation of tumour aggressiveness as well as the prediction of the patient outcome.

Statistical analysis, clustering, and PCA are data analytical methods to further molecular subtype consciousness and open the door to more precise and efficient therapy. The integration of genetic data is a new age of precision medicine with increasingly personalized treatment and better BC patient outcomes.