https://doi.org/10.29059/cienciauat.v20i2.2083
Obesidad,
desregulación estrogénica y riesgo de cáncer de mama en mujeres
posmenopáusicas: revisión sistemática con síntesis narrativa crítica
Obesity, estrogenic
dysregulation, and breast cancer risk in postmenopausal women: A systematic
review with critical narrative synthesis
Obesidad, disrupción-estrógenos y
cáncer de mama
Paulina Quezada-Rodríguez, Imelda
Julissa Mendoza-Espino, Erika Yanet Portillo-Siqueiros, Blanca Gladiana Beltrán-Piña*
*Correspondencia:
bbeltran@uach.mx/Fecha de recepción: 5 de enero de 2026/Fecha de aceptación: 1
de julio de 2026/Fecha de publicación: 14 de agosto de 2026.
Universidad Autónoma de Chihuahua,
Facultad de Enfermería y Nutriología, Campus Universitario II, Circuito
Universitario, Periférico de la Juventud, Chihuahua, Chihuahua, México, C. P.
31125.
Resumen
El
cáncer de mama (CM) es la neoplasia maligna más frecuente en mujeres y
representa aproximadamente una de cada cuatro neoplasias femeninas diagnosticadas anualmente a nivel mundial.
El objetivo del presente trabajo fue evaluar la evidencia científica sobre la
relación entre la obesidad, desregulación estrogénica y el riesgo de cáncer de
mama en mujeres posmenopáusicas. Se realizó una revisión sistemática con
síntesis narrativa crítica (sin metaanálisis) basada en las directrices PRISMA
2020, con una búsqueda en tres bases de datos (Scopus,
PubMed/MEDLINE, Cochrane Library) y un asistente de investigación impulsado por
inteligencia artificial (SciSpace). Se incluyeron
estudios publicados en el periodo 2019 a 2025. La calidad metodológica y el
riesgo de sesgo se evaluaron mediante las guías del Joanna Briggs Institute
(JBI); adicionalmente, se aplicó STROBE-MR para el estudio de aleatorización
mendeliana y STREGA para el estudio de asociación genómica amplia (GWAS). La
búsqueda bibliográfica arrojó 759 estudios, de los cuales se incluyeron 23, que aportan evidencia sobre la asociación
entre obesidad y mayor riesgo de CM posmenopáusico (RR 1.18; IC 95 %: 1.13 a
1.24; P 
0.001). El índice cintura-cadera resultó un predictor independiente del IMC (HR 1.15; IC
95 %: 1.00 a 1.32; P = 0.006). Estos hallazgos, de naturaleza observacional,
indican que un abordaje metabólico-hormonal integral podría ser relevante para
la prevención del CM, aunque se requieren estudios de intervención para
confirmarlo.
PALABRAS CLAVE: cáncer de mama,
obesidad, estrógenos, posmenopausia, adiposidad central.
ABSTRACT
Breast cancer (BC) is the most common malignant
neoplasm in women, accounting for approximately one in four female cancers
diagnosed annually worldwide. The aim of this study was to evaluate the
scientific evidence on the relationship between obesity, estrogen
dysregulation, and breast cancer risk in postmenopausal women. A systematic
review with critical narrative synthesis was conducted following the PRISMA
2020 guidelines, with a search across three databases (Scopus, PubMed/MEDLINE,
Cochrane Library) and an artificial intelligence–powered research assistant (SciSpace). Studies published between 2019 and 2025 were
included. Methodological quality and risk of bias were assessed using the
Joanna Briggs Institute (JBI) guidelines; additionally, STROBE-MR was applied
to the Mendelian randomization study and STREGA to the genome-wide association
study (GWAS). The literature search yielded 759 studies, of which 23 were included.
These studies provide evidence of an association between obesity and an
increased risk of postmenopausal BC (RR 1.18; IC 95 %: 1.13 a 1.24; P 0.001). The waist-to-hip ratio
was an independent predictor beyond BMI (HR 1.15; 95 % CI: 1.00 to 1.32; P =
0.006). These findings, observational in nature, indicate that an integrated
metabolic-hormonal approach may be relevant for prevention, although further
intervention studies are needed to confirm this.
KEYWORDS: breast cancer, obesity, estrogens, postmenopause,
central adiposity.
INTRODUCCIÓN
El cáncer de mama (CM)
es una neoplasia caracterizada por la proliferación descontrolada de células en
el tejido mamario, principalmente de origen epitelial, clasificándose en
diversos subtipos según criterios histológicos y morfológicos. La mayoría de los
casos corresponden a carcinomas,
particularmente adenocarcinomas derivados del epitelio glandular
(Mérida-Ortega y col., 2022). Entre los tipos más frecuentes se encuentran los
carcinomas ductales y lobulillares invasivos, los cuales pueden evolucionar
desde formas in situ hacia estructuras invasivas (Łukasiewicz y col.,
2021).
Desde el punto de
vista epidemiológico, el CM es la neoplasia maligna más frecuente en mujeres,
representando aproximadamente una de cada cuatro neoplasias femeninas
diagnosticadas anualmente y la segunda causa de incidencia oncológica de la
población general reportada en 2022, con una estimación de 2.3 millones de
casos nuevos y 685 000 muertes, con proyecciones que estiman un incremento
sustancial hacia 2050, alcanzando hasta 3.56 millones de casos incidentes y
1.37 millones de muertes (Mérida-Ortega y col., 2023; Bray y col., 2024; GBD
2023 Cancer Collaborators, 2025). Estas cifras reflejan no solo la magnitud del
problema, sino también la necesidad de
comprender mejor los factores de riesgo implicados.
La etiología del CM es
multifactorial. Si bien, el sexo femenino constituye el principal factor de
riesgo, la presencia o ausencia de factores específicos no determina de forma
absoluta el desarrollo de la enfermedad (Łukasiewicz y col., 2021). En dicho contexto,
los factores de riesgo modificables adquieren especial relevancia. El análisis
más reciente del estudio Carga Global de Enfermedades (GBD, por sus siglas en
inglés: Global Burden of Disease)
reporta que estos factores explican el 28.1
% de los años de vida ajustados por discapacidad (AVAD) asociados al CM,
destacando el riesgo dietético (10.8 %), el índice de masa corporal elevado
(11.7 %) y el consumo de tabaco (7.5 %) (GBD 2023 Cancer Collaborators, 2025).
En particular, la
obesidad y el síndrome metabólico han emergido como determinantes clave en el
riesgo y la mortalidad por CM, especialmente en mujeres posmenopáusicas
(Chlebowski y col., 2024). Tras el cese de la función ovárica, el tejido
adiposo se convierte en una fuente importante de producción de estrógenos
mediante la activación de la enzima aromatasa (CYP19A1), lo que podría
incrementar los niveles circulantes de
estradiol y favorecer el crecimiento de tumores hormonodependientes
(RE+, receptor de estrógeno positivo) (Mehmood
y col., 2022; Mejia-Montilla y col., 2022). Se ha reportado en la
literatura científica que, a nivel molecular, la obesidad también se asocia con
una disminución de adiponectina, una adipocina con efectos antiinflamatorios y
antiangiogénicos, cuya reducción podría contribuir a un entorno procarcinogénico
(Macis y col., 2024).
La interacción entre
obesidad, metabolismo y regulación hormonal tiene implicaciones clínicas importantes. Se ha documentado que la
obesidad puede disminuir la eficacia de los inhibidores de aromatasa en mujeres
con CM con receptores hormonales positivos en la posmenopausia, lo que impacta negativamente en el tratamiento y pronóstico (Harborg y col., 2023).
Estudios previos han
abordado esta problemática de manera parcial. Por ejemplo, algunas revisiones
han analizado la asociación entre obesidad y CM sin profundizar en los
mecanismos estrogénicos (Sampaio-de-Andrade y Postorivo-Nauman,
2023), mientras que metaanálisis han confirmado el aumento del riesgo en
mujeres posmenopáusicas con obesidad, pero restringiéndose al índice de masa
corporal como indicador de adiposidad (Fadhila y col., 2021; Dehesh y col., 2023). Otros trabajos han explorado el
impacto de la obesidad en la eficacia de terapias endocrinas, evidenciando la
relevancia clínica de la desregulación estrogénica, aunque sin integrar de
forma sistemática los mecanismos moleculares ni biomarcadores clave como
adiponectina, leptina o el ratio 2-OH/16a-OH (Shirdarreh y Pezo, 2021; Ioannides y col., 2014).
La heterogeneidad
metodológica de los estudios que abordan este tema ha dificultado la
consolidación de evidencia robusta que guíe intervenciones clínicas con enfoque
metabólico y nutricional (Houghton y col., 2021; Poorolajal y col., 2021; Wang
y col., 2025). En este sentido, la identificación reciente de biomarcadores
asociados al riesgo oncológico en mujeres
posmenopáusicas con obesidad representa
un área emergente que aún requiere mayor
síntesis e integración (Cho y col., 2021; Jung y col., 2021; Dashti y col.,
2022; Geczik y col., 2022; Macis y col., 2024).
El
objetivo del presente trabajo fue sintetizar la evidencia
científica publicada de 2019 a 2025 sobre la
relación entre obesidad, desregulación
estrogénica y riesgo de CM en mujeres
posmenopáusicas, con el fin de identificar
los mecanismos moleculares y metabólicos implicados, las brechas de conocimiento existentes y sus posibles
implicaciones para el diseño de estrategias de prevención e intervención
clínica con un enfoque metabólico y nutricional.
MATERIALES Y MÉTODOS
Diseño del estudio
El protocolo para
elaborar esta revisión sistemática con síntesis narrativa crítica se desarrolló
siguiendo los criterios de elegibilidad, la estrategia de búsqueda y los
métodos de extracción de datos según las
directrices del documento “Elementos de informe preferidos para revisiones sistemáticas y metanálisis”
(PRISMA 2020, por sus siglas en inglés: Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses)
(Page y col., 2021) (Figura 1).
Estrategia de búsqueda
La búsqueda de
literatura se realizó usando las bases de datos Scopus,
PubMed/MEDLINE, Cochrane Library, e incluyó artículos publicados en el periodo
de 2019 a 2025. La estrategia combinó palabras clave en cuatro áreas
principales: (1) obesidad/adiposidad, (2) cáncer de mama, (3) continuidad
posmenopáusica y (4) factores hormonales (Tabla 1).
La estrategia de
búsqueda fue adaptada a la sintaxis específica de cada base de datos consultada
(Tabla 1). Para Scopus se utilizó el operador
TITLE-ABS-KEY con términos en campos de título, resumen y palabras clave. Para
PubMed/MEDLINE se combinaron términos MeSH controlados con búsqueda en campos
de título y resumen [tiab]. Para Cochrane Library se construyó una estrategia por bloques temáticos combinados mediante el
operador AND. En todas las bases de datos se emplearon truncadores ( ) para capturar variantes morfológicas de los términos
principales.
También, se empleó SciSpace, plataforma de investigación que tiene un motor de
búsqueda académico con inteligencia artificial (IA) mediante búsqueda semántica
en lenguaje natural, sin operadores booleanos formales, para identificar
estudios no recuperados por las bases de datos indexadas, en la Tabla 1 se
muestra la pregunta utilizada para la recuperación de estudios.
Google
Scholar fue utilizado como fuente complementaria para la identificación de
estudios no indexados en las bases de datos primarias, y no como base de datos
principal de la revisión. Las palabras clave utilizadas se muestran en la Tabla
1, y con ellas se realizó una búsqueda tanto en español como en inglés.
Criterios de
elegibilidad
Los criterios de
inclusión fueron: (1) tipo de estudio (estudios de cohorte prospectiva,
estudios transversales analíticos, revisiones sistemáticas y metaanálisis,
estudios de aleatorización mendeliana, estudios de asociación genómica amplia
(GWAS, por sus siglas en inglés: Genome-Wide Association Study), revisiones narrativas con síntesis de
opinión experta, estudios experimentales in vitro/ex vivo con
muestras humanas y estudios de casos y controles, todos publicados de 2019 a
2025 en revistas indexadas; (2) mujeres posmenopáusicas: amenorrea ≥ 12 meses
confirmada clínicamente o por autorreporte validado, y/o FSH > 25.8 UI/L,
y/o edad ≥ 50 años con estado menopáusico verificado por los criterios
operacionales del estudio de origen; (3) obesidad definida como IMC ≥ 30 kg/m2,
exceso de tejido adiposo > 33 %, o exceso de tejido adiposo en la parte
central medido por ICC (índice cintura-cadera) o circunferencia de cintura (CC); (4) preferentemente idioma inglés o español.
Se tuvieron como
criterios de exclusión: (1) exclusivamente mujeres premenopáusicas o
poblaciones mixtas sin estratificación; (2) únicamente normopeso sin comparador; (3) intervenciones con suplementos
nutricionales específicos; (4) editoriales, cartas, resúmenes de congresos,
tesis; (5) datos insuficientes (omisión de alguno de los criterios de
inclusión, que afecte la interpretación en el contexto de este estudio).
Selección de estudios
La evaluación de la
calidad metodológica y el riesgo de sesgo de los estudios incluidos se
realizaron mediante las herramientas estandarizadas de Joanna Briggs Institute
(JBI) y los estándares internacionales de reporte correspondientes a cada
diseño de estudio. Dos artículos requirieron instrumentos distintos a las guías
JBI por la naturaleza de su diseño. La Tabla 2 presenta los tipos de estudio,
el número de criterios evaluados y el porcentaje de cumplimiento de los
criterios evaluados para cada artículo.
La
evidencia epidemiológica sobre la asociación entre obesidad, desregulación
estrogénica y riesgo de CM fue abordada por los estudios de cohorte,
transversales y de epidemiología genómica, entre otros; mientras que en las
revisiones narrativas de expertos se identificaron los
mecanismos moleculares implicados, las brechas de conocimiento y las
implicaciones para intervenciones clínicas con
enfoque metabólico y nutricional. Esta estrategia es coherente con el enfoque del JBI, que respalda la
síntesis de múltiples tipos de evidencia cuando la complejidad de la pregunta de investigación así lo requiere, siempre
que cada tipo sea evaluado con la herramienta
apropiada (Aromataris y col., 2015).
Las discrepancias en
la evaluación fueron resueltas mediante el siguiente protocolo: los dos revisores
principales (P.Q.R. e I.J.M.E.) evaluaron los estudios de forma independiente y discutieron en sesión conjunta las diferencias
identificadas, buscando consenso mediante revisión del texto fuente. Cuando no
se alcanzó acuerdo, la discrepancia fue
escalada al tercer revisor (B.G.B.P.), cuya decisión fue vinculante. El
cuarto revisor (E.Y.P.S.) fue designado como árbitro para casos de desacuerdo entre los tres revisores anteriores, condición que
no se activó en ningún caso durante el proceso.
La herramienta Claude
fue utilizada exclusivamente como apoyo para la sistematización y documentación
de los resultados de la evaluación en formato tabular, sin intervenir en las
decisiones de apreciación crítica, las cuales fueron tomadas íntegramente por
los revisores humanos. La información generada fue validada por los dos
revisores de forma independiente, cotejando cada ítem registrado con el texto
fuente del artículo evaluado y con las notas de apreciación crítica elaboradas
durante el proceso de evaluación.
Procedimiento para la
recolección de datos
La extracción de datos
se realizó por todos los autores de forma independiente mediante un formulario
estandarizado en hoja de cálculo (Microsoft Excel 2021). Las discrepancias se
resolvieron por consenso con revisión del
artículo fuente. Las variables extraídas sistemáticamente fueron:
autor(es), año, país, diseño de estudio, tamaño de muestra, edad de las
participantes, criterio de definición del estado menopáusico, índice de masa
corporal, presencia de obesidad, y niveles de estrógenos, tipificación del CM,
método diagnóstico, magnitud del riesgo de CM, y el resultado principal y la
conclusión del estudio.
En
los estudios que lo reportaron, se extrajeron además medidas de efecto
individuales (hazard ratios, odds ratios e intervalos de confianza) para
evaluar la dirección, magnitud y consistencia de los hallazgos entre estudios, sin combinarlos estadísticamente.
Calidad
metodológica y riesgo de sesgo de los estudios incluidos
Los niveles de riesgo
de sesgo se establecieron a priori conforme a criterios adaptados de
Richardson y col. (2014): riesgo bajo ≥ 70 % de criterios cumplidos, riesgo
moderado entre 50 % y 69 %, y riesgo alto < 50 %.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
De
los 23 artículos incluidos (Figura 1), 19 corresponden a estudios
analíticos primarios y 4 a evidencia textual
de opinión de expertos (Tabla 2), y fueron evaluados con 9 herramientas
distintas según su diseño.
De
los 19 estudios analíticos analizados, se evaluaron 11 estudios utilizando la
JBI Checklist para estudios de cohorte (Barker y
col., 2025), de los cuales, 10 mostraron un bajo riesgo de sesgo y una alta
calidad metodológica, con porcentajes de cumplimiento que variaron entre 72.7 %
y 81.8 %. Solo Lee y col. (2025), obtuvieron un riesgo y una calidad
metodológica moderada, con un 63.9 % de cumplimiento de los criterios.
Poorolajal y col.
(2021) en su estudio obtuvieron una calidad
y riesgo moderado (Tabla 2). Las principales limitaciones identificadas
fueron: exhaustividad limitada de la
estrategia de búsqueda, descripción insuficiente del proceso de
evaluación del riesgo de sesgo de los estudios primarios incluidos; y
evaluación incompleta del sesgo de publicación. Esta investigación fue incluida
en consenso por ser la única revisión sistemática con metaanálisis disponible en el periodo de búsqueda que
cuantifica directamente la magnitud de la asociación entre obesidad y riesgo de
CM posmenopáusico (RR 1.18; IC 95 %: 1.13 a 1.24; P < 0.001).
Hao y col. (2023)
obtuvieron 85.0 % de los criterios acatados, lo que correspondió a una calidad
alta y un riesgo bajo (Tabla 2). Los ítems cumplidos incluyeron: una
explicación clara desde el inicio del tipo de estudio (aleatorización
mendeliana de dos muestras), las razones por las que se eligió este tipo de
estudio y qué preguntas de investigación se responderían. Las principales
fortalezas metodológicas del estudio de Jung y col. (2021) fueron: el control
riguroso de la estratificación poblacional mediante componentes principales de
ascendencia y la calidad en la genotipificación en 6 plataformas GWAS
armonizadas.
Thompson y col. (2021)
obtuvieron una calidad metodológica y un riesgo de sesgo moderado (66.7 %),
utilizando para la evaluación de calidad metodológica la lista de JBI para
estudios Cuasiexerimentales. Sin embargo, dado el diseño in vitro/in vivo,
de dicha investigación, los ítem fueron adaptados
operacionalmente para evaluar variables de
laboratorio (homogeneidad líneas celulares, cepas, control de condiciones, entre otros). Las principales limitaciones
identificadas fueron: ausencia de caracterización
clínica completa de las pacientes donantes de tejido adiposo por grupo de IMC,
diseño de medición única postexposición sin mediciones pretratamiento, y
análisis estadístico con n = 3 replicados biológicos sin corrección por comparaciones múltiples, lo que incrementa el
riesgo de resultados falsos positivos.
Stordal
y col. (2024) es un resumen (overview) derivado
de la Breast Cancer UK Cancer Prevention Conference (Conferencia de prevención del cáncer de mama en
Reino Unido), una síntesis narrativa de las posiciones colectivas de 14
expertos sobre el riesgo y la prevención del CM, sin protocolo de búsqueda
sistemática, criterios de inclusión predefinidos ni evaluación formal de la
calidad de los estudios revisados. Por tanto, no cumple los criterios de una
revisión sistemática y fue evaluado como evidencia textual.
Dimauro y col. (2021)
obtuvieron calidad moderada con el
cumplimiento del 66.7 % que contiene la guía JBI para este tipo de
estudio. Las principales limitaciones identificadas fueron: ausencia total de descripción de la estrategia de búsqueda o de criterios de selección de los estudios referenciados; tratamiento narrativo acumulativo
de la evidencia, sin análisis crítico acerca de las discrepancias en los
resultados disponibles en la literatura; y ausencia
de declaración formal de conflictos de interés y de financiamiento, lo
que constituye la única limitación de transparencia no presente en los otros 3 artículos de evidencia textual
incluidos.
Desarrollo del tema
En la Tabla 3 se
detalla una síntesis de las características más relevantes de los estudios
incluidos. Dado que la heterogeneidad clínica y metodológica impidió la realización de un metaanálisis, los datos
cuantitativos presentados en esta sección corresponden a estimadores
individuales de cada estudio y no deben interpretarse como cifras directamente
comparables entre sí. La fuerza del lenguaje utilizado refleja el nivel de
evidencia del diseño de estudio que respalda cada afirmación: las afirmaciones
categóricas corresponden a estudios de
cohorte prospectiva con bajo riesgo de sesgo o análisis secundarios de
ECA, mientras que el lenguaje condicional se emplea para hallazgos provenientes
de estudios transversales, experimentales in vitro o revisiones
narrativas, cuyo diseño no permite inferencia causal directa.
Obesidad,
riesgo de CM y estado menopáusico
Varios estudios han
sugerido una relación entre obesidad y el riesgo de desarrollar CM. Poorolajal
y col. (2021) demostraron que la obesidad se asoció a un incremento de 18 % en
el riesgo de desarrollar CM después de la menopausia (RR 1.18; IC 95 %: 1.13 a
1.24; P ≤ 0.001). De forma similar, Klintman y col. (2022), encontraron que, a
mayor IMC, mayor riesgo de CM invasivo. La evidencia de que un IMC determinado
por la genética puede causar CM en la posmenopausia, respaldada por estudios de
aleatorización mendeliana, aporta evidencia
de una relación causal (Hao y col., 2023). Los estudios sugieren que
esta asociación es específica de la etapa posmenopáusica, ya que, en esta fase,
la obesidad aumenta el riesgo de CM (cuartil más alto de masa grasa corporal frente al más bajo: HR 1.54; IC 95 %: 1.35 a 1.76), mientras que en la
premenopáusica no se observa este efecto (HR 1.00; IC 95 %: 0.80 a
1.25), debido a que tras la menopausia el
tejido adiposo toma el lugar del ovario como fuente principal de
estrógenos (Cao y col., 2023). Dichos resultados son consistentes con los hallazgos de Fadhila y col. (2021) en su metaanálisis, quienes encontraron que las
mujeres obesas tuvieron 1.52 veces más probabilidad de desarrollar CM
posmenopáusico comparado con mujeres de peso
normal (OR = 1.52; IC 95 %: 1.17 a 1.98;
P = 0.002). Asimismo, Dehesh y col. (2023), en
su revisión sistemática y metaanálisis, reportaron una OR combinada de 1.26 (IC
95 %: 1.19 a 1.34) para la asociación entre obesidad y CM posmenopáusico, con significancia estadística (P ≤
0.001), y una OR de 0.93 (IC 95 %: 0.85 a 1.1) en
mujeres premenopáusicas, sin significancia estadística,
lo que concuerda con la ausencia de efecto en esa etapa descrita en la sección
analizada.
Índice cintura-cadera
(ICC) y grasa corporal
El
ICC puede llegar a ser un predictor más eficiente que el IMC para el CM en
mujeres posmenopáusicas, ya que aporta información de riesgo
independiente de la obesidad general. Tras ajustar por el IMC, el ICC se
mantuvo positivamente asociado con el riesgo de CM posmenopáusico (HR 1.15; IC
95 %: 1.00 a 1.32; P = 0.006), mientras que en este mismo análisis el IMC
perdió parte de su asociación al considerar la CC (Houghton y col., 2021).
La grasa visceral
tiene un mayor efecto que la masa corporal total. La obesidad evidenciada por
el porcentaje de grasa corporal en peso normal (IMC < 25 kg/m2,
grasa > 33 %) incrementa la probabilidad de CM posmenopáusico (HR 1.19; IC
95 %: 1.08 a 1.31; P ≤ 0.05), afectando entre el 15 % y el 30 % de las mujeres
posmenopáusicas no detectadas por el IMC tradicional (Wang y col., 2025). En
este sentido, el peso absoluto podría predecir de forma más eficiente el riesgo
de desarrollar CM que el IMC en esta población (Ye y col., 2022).
La obesidad central,
más que la obesidad general, evaluada por IMC, se asocia con un fenotipo
tumoral más agresivo en mujeres con CM, lo cual es consistente con la superioridad del ICC como predictor de riesgo respecto
al IMC (Sampaio-de-Andrade y Postorivo-Nauman, 2023).
Asimismo, Dehesh y col. (2023), plantearon como limitación de su
metaanálisis no haber considerado medidas de distribución de grasa como la CC o
el ICC, admitiendo que estos indicadores
podrían capturar mejor la adiposidad y su relación con el CM. Por su
parte, Silva y col. (2023) indicaron que la
adiposidad central fue destacada como posible factor de riesgo
independiente en al menos dos estudios de su
revisión.
Estrógenos, obesidad y
CM
Dashti y col. (2022),
en un estudio de casos y controles anidado en una cohorte prospectiva, evaluaron la mediación biológica de la asociación
entre obesidad y CM receptor de estrógeno
positivo (RE+) específicamente. En este subtipo tumoral, el estradiol
libre explicó el 29 % de dicha asociación, mientras que otros biomarcadores,
insulina, leptina y proteína C reactiva (PCR) explicaron en conjunto el 47 %
del riesgo total mediado biológicamente; aproximadamente un tercio de esta
mediación se atribuyó al hiperestrogenismo y los dos tercios restantes a vías
metabólicas. Estos porcentajes de mediación son específicos para CM RE+ y no
deben extrapolarse a otros subtipos moleculares.
Geczik y col.
(2022), en un estudio transversal, las mujeres posmenopáusicas presentaron
niveles séricos más altos de estradiol (15.8 pg/mL vs 12.4 pg/mL)
y más bajos de globulina fijadora de hormonas sexuales (SHBG, por sus siglas en
inglés: Sex Hormone-Binding Globulin)
(42.3 nmol/L vs 48.7 nmol/L), lo cual sugiere que la obesidad favorece el aumento de los niveles de
estrógenos y altera sus mecanismos a nivel molecular. En las mujeres del
estudio que presentaban obesidad, se observaron niveles reducidos de la relación “2-hidroxiestrona/16a-hidroxiestrona” (2-OH/16a-OH),
lo que podría favorecer a la formación de metabolitos carcinogénicos en lugar de los protectores.
Macis y col. (2024)
descubrieron que la presencia de obesidad (IMC > 30) incrementó el riesgo de
CM posmenopáusico en un 71 % en comparación con las mujeres no obesas (HR 1.71; IC 95 %: 1.03 a 2.86; P = 0.04), y
que la baja concentración de adiponectina tuvo una participación en este aumento en el riesgo.
Los hallazgos
descritos están respaldados por la revisión
sistemática de Sampaio-de-Andrade y Postorivo-Nauman
(2023), quienes mencionaron que el tejido
adiposo contiene altos niveles
de la enzima aromatasa, que convierte
andrógenos en estrógenos, y que, en mujeres
posmenopáusicas obesas el tejido adiposo se puede convertir en la
principal fuente de estrógenos circulantes, siendo este el mecanismo central
que vincula obesidad con CM RE+. De forma complementaria, Silva y col. (2023) documentaron que, en mujeres con CM
RE+ los niveles de estradiol no conjugado pueden actuar como mediador
importante en la relación obesidad y CM, y que biomarcadores como insulina en
ayuno, leptina y proteína C reactiva se presentaron más elevados en mujeres
obesas con este subtipo tumoral, lo cual
concuerda precisamente con los porcentajes de mediación biológica
reportados por Dashti y col. (2022). Asimismo, Dehesh
y col. (2023) revelaron que la reducción de
receptores de SHBG en mujeres obesas posmenopáusicas
puede ocasionar niveles más altos de estrógeno libre, mecanismo consistente
con los valores de SHBG reportados en esta sección.
Mecanismos de acción
de estrógenos en tejido adiposo posmenopáusico
La enzima aromatasa en
el tejido adiposo convierte los andrógenos suprarrenales androstenediona y
testosterona en los estrógenos estrona y estradiol, respectivamente, con una
actividad que depende de la cantidad de grasa, lo que podría establecer una asociación
positiva entre el IMC y los niveles séricos de estrógeno en mujeres
posmenopáusicas, aunque la linealidad de dicha asociación requiere confirmación
mediante estudios con medición directa de la
actividad enzimática y reporte de coeficientes de correlación con su
nivel de significancia (Brown, 2021; Naaman y col., 2022). La aromatasa
presente en el tejido adiposo representa el mecanismo central mediante el cual
la obesidad eleva los estrógenos circulantes en mujeres posmenopáusicas, ya que
la grasa es un tejido metabólicamente activo con alta concentración de esta
enzima (Sampaio-de-Andrade y Postorivo-Nauman, 2023).
La obesidad se puede
llegar a asociar con hiperinsulinemia y desregulación de adipocinas, lo que
podría contribuir a la generación de un microambiente metabólico favorable para
la progresión tumoral. En este contexto, Thompson y col. (2021) observaron, en
modelos in vitro, que el secretoma de tejido adiposo de individuos con
obesidad se asocia con la activación de mTOR y LAT1 en líneas celulares
receptoras de estrógeno (MCF-7 y T47D), lo que sugiere un posible aumento en la
proliferación celular. Esto concuerda con Silva y col. (2023) quienes
documentaron que la obesidad favoreció la carcinogénesis a través del aumento
de leptina, ácidos grasos libres y TNF-a,
generando hiperinsulinemia crónica y resistencia
a la insulina, que promueven la proliferación celular e inhiben la apoptosis, mecanismos
que convergen con la activación de mTOR descrita por Thompson y col. (2021). En
otra revisión sistemática, se señala que, la disminución de la actividad física
en mujeres mayores de 50 años contribuye a reducir los niveles de insulina e
IGF-1, factores que en condiciones de obesidad funcionan de manera mitogénica promoviendo el crecimiento
celular (Fadhila y col., 2021).
Cho y col. (2021),
mediante un análisis transcriptómico de 196 muestras pareadas de sangre y
tejido mamario en un diseño transversal analítico, encontraron que los
biomarcadores de obesidad se asociaron con un perfil de expresión genética
prooncogénico en tejido mamario, incluso en ausencia de lesiones malignas
detectables. Este hallazgo es relevante, porque sugiere que la obesidad podría
generar un campo de susceptibilidad carcinogénica a nivel molecular antes de que sean detectables cambios histológicos, aunque la naturaleza
transversal del diseño impide establecer la dirección temporal de esta
asociación.
Es importante señalar
que, los estudios transversales incluidos presentan limitaciones, inherentes a
su diseño, que restringen la inferencia
causal. En particular, los estudios transversales de Cho y col. (2021) y
Geczik y col. (2022), miden exposición y desenlace de
forma simultánea, por lo que no es posible establecer si la obesidad precede a
perfil prooncogénico identificado o viceversa. Thompson y col. (2021), en un
estudio in vitro aportaron evidencia sobre mecanismos de acción de las vías biológicas implicadas; sin embargo, sus resultados
no son directamente extrapolables al contexto clínico humano debido a la
simplificación de los sistemas biológicos experimentales y al reducido número
de replicados utilizados.
Interacciones
genéticas y susceptibilidad individual al riesgo
Jung y col. (2021),
mediante un GWAS con análisis G×E en 16 088
mujeres posmenopáusicas de la cohorte WHI (WHI, por sus siglas en
inglés: Women's Health Initiative),
identificaron 88 polimorfismos de nucleótido único (SNPs,
por sus siglas en inglés: Single
Nucleotide Polymorphism)
distribuidos en 10 loci genómicos
asociados con los niveles de IL-6
y PCR como marcadores de susceptibilidad
inflamatoria al CM. Las variantes más relevantes se localizaron en loci
de los genes IL6, CRP, HNF1A y LEPR, que
regulan la producción basal de citocinas proinflamatorias y su
modulación metabólica. La susceptibilidad al
CM se modifica mediante dos mecanismos complementarios: el efecto
directo de los genotipos de riesgo, que genera un estado proinflamatorio
constitutivo capaz de activar las vías JAK/STAT3 y aumentar la expresión de
aromatasa en el tejido adiposo mamario; y la amplificación por el fenotipo
metabólico de obesidad, que potencia de forma multiplicativa el riesgo genético
cuando coexiste con adiposidad visceral elevada. El análisis G×E reveló que la
CC y el ICC mostraron interacciones con los genotipos de riesgo más fuertes que
el IMC, señalando a la grasa visceral como el componente de la obesidad que
amplifica preferentemente el riesgo genético inflamatorio. En sentido
contrario, la actividad física regular atenuó el riesgo conferido por los
genotipos proinflamatorios, lo que sugiere que las intervenciones en estilo de
vida podrían modular la expresión del riesgo genético. Estos hallazgos indican
que la susceptibilidad individual al CM en mujeres posmenopáusicas con obesidad
no es uniforme, sino que está determinada por la interacción entre el perfil
genético inflamatorio y el microambiente metabólico generado por la adiposidad.
Lee y col. (2025), en
una cohorte coreana de más de 10 000 mujeres posmenopáusicas con CM RE+ y HER2-, encontraron que un IMC
elevado puede estar asociado con niveles bajos o negativos del receptor de progesterona, sugiriendo que la obesidad puede
modificar el comportamiento tumoral y favorecer fenotipos más agresivos.
Schindler y col.
(2024) realizaron un estudio de cohorte prospectiva para evaluar cómo la
obesidad, la raza y el estadio tumoral influyen en el pronóstico. Los
resultados mostraron que la obesidad por sí sola no se asoció de forma
independiente con una peor evolución de la enfermedad. Sin embargo, cuando se
analizó la combinación de raza y obesidad, las mujeres de raza negra tanto con
obesidad (HR 2.19; IC 95 %: 1.06 a 4.51; P ≤ 0.05) como sin ella (HR 2.11; IC
95 %: 1.05 a 4.21; P ≤ 0.05) presentaron
aproximadamente el doble de riesgo de progresión de la enfermedad en
estadios tempranos (0-II), en comparación con mujeres no negras con obesidad. Dehesh y col. (2023) son quienes más directamente abordan
la variabilidad geográfica y poblacional en
la asociación entre obesidad y CM, reportando que las mujeres asiáticas
posmenopáusicas obesas tienen un riesgo considerablemente mayor (OR = 1.49; IC
95 %: 1.32 a 1.69; P ≤ 0.000 1) que las europeas (OR = 1.10; IC 95 %: 0.97 a
1.25; P = 0.000 1 para heterogeneidad; asociación no significativa), lo cual
sugiere que, factores genéticos y de origen genético modifican la magnitud de
esta asociación, similar con lo planteado por Schindler y col. (2024) respecto
a las diferencias por raza; aunque el estado
menopáusico no se mencionó explícitamente como variable en este último
estudio, el grupo de edad de ≥ 60 años, que concentra los hallazgos más
importantes, presenta una prevalencia de menopausia
natural superior al 95 % según datos poblacionales. Por ello, sus
resultados son relevantes en el contexto de esta revisión con la cautela
correspondiente (Tabla 3).
Implicaciones
pronósticas y respuesta terapéutica
A una muestra de 13
230 mujeres posmenopáusicas y con cáncer RE+ se le administró un tratamiento
con inhibidores de aromatasa (Harborg y
col., 2023). Se observó que las mujeres con obesidad (IMC 30 kg/m2 a
34.9 kg/m2) presentaron un incremento del 18 % en la tasa de
recurrencia (HR 1.18; IC 95 %: 1.01 a 1.37; P ≤ 0.05) y las mujeres con
obesidad severa (IMC ≥ 35 kg/m2) un incremento del 32 % (HR 1.32; IC
95 %: 1.08 a 1.62; P ≤ 0.05), ambas en comparación con las mujeres con peso
normal que recibieron el mismo tratamiento. Los investigadores propusieron que
el tejido adiposo en exceso mantiene una producción residual de estrógenos
mediante la actividad de la enzima aromatasa, lo que compromete la eficacia de
los inhibidores de aromatasa al contrarrestar parcialmente su mecanismo de
acción. Este hallazgo es clínicamente relevante porque sugiere que la obesidad
no solo incrementa el riesgo de desarrollar CM, sino que además compromete la
respuesta al tratamiento hormonal en mujeres
ya diagnosticadas. Shirdarreh y Pezo (2021)
reportaron en su revisión sistemática sobre inhibidores de aromatasa, que 5 de
8 estudios analizados sugieren un impacto negativo de la obesidad sobre la
eficacia de estos fármacos, particularmente anastrozol, donde las mujeres con
IMC elevado presentaron mayor riesgo de recurrencia.
El síndrome metabólico
incrementa la mortalidad independientemente del IMC (HR 1.44; IC 95 %: 1.02 a 2.04; P = 0.03), lo que indica
que la disfunción metabólica en sí misma determina un pronóstico adverso para
el CM (Chlebowski y col., 2024).
Dentro de las terapias
propuestas, se ha encontrado que el ejercicio físico reduce los niveles de
estrógenos endógenos en un 10 % a 15 % y aumenta la SHBG entre 10 % y 20 %, lo
cual ha sido demostrado de forma clínica (Dimauro y col., 2021). Estos datos son
consistentes con la revisión sistemática de Sampaio-de-Andrade y Postorivo-Nauman (2023), en donde se menciona que la
pérdida de peso, incluyendo la cirugía bariátrica, se asocia con reducción del
riesgo de CM, y que la actividad física combinada con dieta equilibrada
constituye una medida preventiva con evidencia creciente.
Una mayor expresión de
LEPR (receptores de la hormona leptina) en los tumores mamarios se ha
relacionado con una mayor masa grasa corporal, lo que ha permitido establecer
un vínculo molecular entre la adiposidad y la señalización de leptina (Llanos y col., 2022). Además, proteínas
relacionadas con la obesidad (inflamación
crónica de bajo grado) han servido también como biomarcadores de riesgo, ya que indican una desregulación inflamatoria y
metabólica (Diao y col., 2021). La evidencia científica mostró que otros
biomarcadores inflamatorios (como la proteína C reactiva, interleucina-6 y
especies reactivas de oxígeno) se correlacionan positivamente con el estadio
tumoral en mujeres RE+, respaldando el papel de la inflamación crónica de bajo
grado como determinante pronóstico descrito (Silva y col., 2023).
La obesidad abdominal
y el síndrome metabólico se pueden asociar con un pronóstico de supervivencia
(Taroeno-Hariadi y col., 2022), mientras que la prostaglandina E2 (PGE2) surge
como un mediador lipídico inflamatorio adicional en la carcinogénesis asociada
a la obesidad (Kim y col., 2023). En las revisiones sistemáticas analizadas no
se abordan específicamente la prostaglandina E2 como mediador lipídico
inflamatorio ni la expresión de LEPR como
biomarcador molecular de adiposidad tumoral, por lo que estos elementos
representan contribuciones más recientes y específicas a nivel de mecanismos de
acción, que amplían el marco explicativo disponible en las revisiones de
referencia.
Implicaciones clínicas
potenciales y líneas emergentes
La siguiente sección
no constituye recomendaciones clínicas formales, sino una síntesis exploratoria basada en evidencia emergente, orientada
a identificar áreas prioritarias para el diseño de futuras intervenciones e
investigaciones con enfoque metabólico y nutricional.
La intervención sobre
el estilo de vida constituye la estrategia con mayor respaldo en la literatura
para reducir la exposición estrogénica endógena en mujeres posmenopáusicas con obesidad. El ejercicio físico regular ha
demostrado reducir los niveles de estrógenos endógenos y aumentar la SHBG,
mecanismos directamente relacionados con la reducción del riesgo de CM RE+
(Dimauro y col., 2021). Por su parte, Wiggs y
col. (2021), refuerzan esta evidencia
al documentar que tanto la dieta como el ejercicio físico modulan de
forma sinérgica los niveles de estrógenos endógenos y el perfil metabólico en
mujeres posmenopáusicas, con efectos favorables sobre los principales
biomarcadores de riesgo oncológico, incluyendo la insulina, la leptina y la
adiponectina.
El patrón dietético
mediterráneo, con restricción calórica moderada, ha mostrado efectos favorables
sobre el perfil hormonal y metabólico en mujeres posmenopáusicas, incluyendo
reducción de estrógenos circulantes, mejora
de la sensibilidad a la insulina y modulación del perfil de adipocinas
(Marino y col., 2023). En una revisión integral sobre riesgo y prevención de CM
se señala que las intervenciones dietéticas orientadas a reducir la adiposidad
y la inflamación crónica constituyen una de las estrategias preventivas con
mayor potencial en mujeres posmenopáusicas, y destacan la necesidad de ensayos
clínicos aleatorizados que evalúen patrones dietéticos específicos en relación
con biomarcadores estrogénicos y de riesgo
oncológico (Stordal y col., 2024).
Compuestos bioactivos
presentes en alimentos como el resveratrol, los ácidos grasos omega-3 y los índoles derivadas de vegetales crucíferos han mostrado,
en estudios preclínicos y algunos ensayos clínicos, capacidad para modular vías
relacionadas con el riesgo de CM. En particular,
el resveratrol ha demostrado en modelos CM RE+ inhibir la actividad de
la aromatasa y reducir la proliferación celular estrógeno dependiente mediante la modulación del metabolismo esteroideo (Poschner y col., 2018). Un
ensayo clínico piloto en mujeres posmenopáusicas con IMC elevado (IMC ≥ 25 kg/m2)
reportó que la suplementación con resveratrol aumentó en un 10 % los niveles de
SHBG y en un 73 % la excreción urinaria de 2-hidroxiestrona, favoreciendo el ratio 2-OH/16a-OH hacia la vía protectora del metabolismo
estrogénico (Chow y col., 2014). Los ácidos
grasos omega-3 han mostrado capacidad para modular biomarcadores de
riesgo de CM en mujeres posmenopáusicas con hiperplasia citológica en estudios
piloto de fase II (Fabian y col., 2015). Los indoles derivados de vegetales
crucíferos, en particular el indol-3-carbinol
(I3C) y su metabolito activo diindolilmetano (DIM), han mostrado efectos
antiestrogénicos y antiangiogénicos en modelos preclínicos de CM (Licznerska y col., 2013). Sin embargo, la evidencia clínica
en mujeres posmenopáusicas con CM asociado a obesidad es aún limitada, proviene
principalmente de estudios piloto de pequeño tamaño muestral, y no permite
establecer recomendaciones de uso rutinario fuera de un contexto de
investigación controlada.
Amadou y col. (2024),
en una cohorte de mujeres posmenopáusicas, demostraron que los fenotipos de
composición corporal basados en múltiples
variables antropométricas, más allá del IMC aislado, ofrecen una
caracterización más precisa del riesgo de CM, identificando patrones de
distribución de grasa con implicaciones causales distintas. Como se ha
discutido en secciones anteriores, el IMC
presenta limitaciones importantes como único indicador de adiposidad, al
no distinguir entre masa grasa, masa muscular ni distribución regional de la
grasa corporal. La evaluación directa de la composición corporal mediante la absorciometría dual de rayos X (DXA,
por sus siglas en inglés: Dual-energy X-ray Absorptiometry) ha mostrado
asociaciones más precisas con el riesgo de CM posmenopáusico que las medidas
antropométricas convencionales. En un análisis de 10 931 mujeres
posmenopáusicas de la cohorte WHI, la masa
grasa total y la masa grasa del tronco medidas
por DXA se asociaron con el doble de riesgo de CM invasivo (HR 2.17; IC 95 %:
1.54 a 3.05 y HR 2.20; IC 95 %: 1.55 a 3.14, respectivamente) en comparación
con el quintil inferior, asociaciones que persistieron tras el ajuste por IMC y
otros factores convencionales de riesgo (Arthur y col., 2020). En este
contexto, la bioimpedancia eléctrica (BIA, por sus siglas en inglés: Bioelectrical Impedance Analysis) ha sido validada como método alternativo para la
evaluación de la composición corporal en mujeres con CM, demostrando que es
posible adaptar sus parámetros a los resultados
obtenidos por DXA mediante relaciones matemáticas establecidas, lo que
facilita su uso en contextos clínicos con recursos limitados (Baş y col.,
2023). La incorporación sistemática de estas herramientas en estudios futuros
sobre riesgo de CM permitiría superar las limitaciones del IMC como única
métrica de adiposidad, documentadas en varios estudios de esta revisión
(Houghton y col., 2021; Ye y col., 2022; Wang y col., 2025) e identificar con
mayor precisión el umbral y la distribución de adiposidad a partir de los
cuales, el riesgo oncológico se incrementa de forma significativa, una brecha
de conocimiento identificada en la literatura reciente sobre obesidad y CM
posmenopáusico.
El monitoreo de
biomarcadores séricos que reflejan el estado hormonal, metabólico e
inflamatorio representa una línea de investigación prometedora para la
estratificación del riesgo y la evaluación de la eficacia de intervenciones en
mujeres posmenopáusicas con obesidad. Entre los biomarcadores con mayor
sustento en la literatura se encuentran el estradiol libre (Geczik
y col., 2022) y la SHBG como indicadores del microambiente
estrogénico (Dashti y col., 2022), la insulina en ayuno y el índice
HOMA-IR como marcadores de resistencia insulínica (Macis y col., 2024), la
proteína C reactiva ultrasensible como indicador de inflamación crónica de bajo
grado (Diao y col., 2021), y la leptina y la adiponectina como representantes
del perfil de adipocinas con mayor implicación en la carcinogénesis mamaria
(Llanos y col., 2022; Macis y col., 2024). Naaman y col. (2022) enfatizan que
la integración de estos biomarcadores en un panel multiparamétrico permitiría
capturar de forma más completa la complejidad del microambiente
metabólico-hormonal que subyace a la asociación entre obesidad y CM, superando las limitaciones de los enfoques basados en
indicadores antropométricos aislados.
Limitaciones del
estudio
La revisión
sistemática presenta varias limitaciones relevantes para la interpretación de
sus hallazgos. En primer lugar, el protocolo no fue registrado en PROSPERO u
otro repositorio, lo que limita la transparencia y trazabilidad; sin embargo,
se documentaron detalladamente los métodos siguiendo las recomendaciones PRISMA
2020 (Page y col., 2021). En segundo lugar, la alta heterogeneidad entre los estudios impidió realizar un metaanálisis.
Esta heterogeneidad se manifestó a nivel clínico (diversas definiciones de
exposición, desenlaces y características poblacionales), metodológico
(coexistencia de diseños como cohortes, estudios transversales, aleatorización
mendeliana y estudios genómicos) y estadístico (variabilidad en los estimadores
y covariables de ajuste).
En tercer lugar, no se
calculó un estadístico formal de concordancia entre revisores durante la
evaluación de calidad, aunque se aplicaron herramientas validadas de manera
independiente y las discrepancias se resolvieron por consenso. Además, la
restricción de la búsqueda al periodo 2019 a 2025 pudo introducir sesgos debido
a la cobertura temporal.
La inclusión de
Schindler y col. (2024), cuya cohorte abarca mujeres a partir de los 18 años y
que no especifica el estado menopáusico como criterio de inclusión ni como
variable de análisis, se justifica porque los hallazgos más relevantes se
concentran en el grupo de edad ≥ 60 años, donde la prevalencia de menopausia
natural supera el 95 %. Además, este grupo presentó la interacción
raza-obesidad estadísticamente significativa. Por ello, se recomienda que los
resultados se interpreten con cautela respecto a su aplicabilidad solo a
mujeres posmenopáusicas, y además, sus hallazgos sobre
la interacción raza-obesidad en el pronóstico del CM deben considerarse como
evidencia complementaria, no como evidencia principal de riesgo en mujeres
posmenopáusicas.
De los 23 estudios
incluidos, 15 no midieron directamente los niveles de estrógenos, ni
bio-marcadores del metabolismo estrogénico, lo cual limita la capacidad de la
síntesis para establecer una relación completa entre adiposidad, desregulación
estrogénica y riesgo de CM en todos los estudios. Esta limitación es propia de
los diseños de cohortes prospectivas a gran escala, en las que la medición sistemática de biomarcadores séricos no suele estar
en el protocolo inicial. Sin embargo, los nueve estudios que sí midieron estos
parámetros, incluyendo análisis de mediación causal, estudios transcriptómicos y ensayos clínicos, ofrecen evidencia de
mecanismos moleculares que complementan los datos epidemiológicos. Esto
representa una fortaleza de la síntesis narrativa, ya que integra diferentes niveles de evidencia para una comprensión más integral
del fenómeno.
CONCLUSIONES
En conjunto, los
hallazgos de esta revisión sistemática demuestran que, la obesidad
posmenopáusica, evaluada más allá del IMC mediante métricas de composición
corporal y biomarcadores, se asocia con alteraciones en el microambiente
estrogénico, resistencia a la insulina e inflamación crónica de bajo grado,
factores que convergen en la promoción de la carcinogénesis mamaria. La
evidencia respalda la noción de que el tejido adiposo no actúa únicamente como
reservorio energético, sino como un órgano endocrino activo que contribuye a la producción periférica de estrógenos mediante
la actividad de la aromatasa y la modulación
de adipocinas (leptina y adiponectina) y mediadores inflamatorios (IL-6
y la PCR), cuyas variantes genéticas modulan adicionalmente la susceptibilidad
al riesgo. Los resultados de la presente revisión permiten afirmar que la
relación obesidad-CM en mujeres posmenopáusicas no es uniforme ni
exclusivamente mediada por el hiperestrogenismo, sino que involucra al menos
tres vías paralelas e interconectadas: la vía estrogénica mediada por
aromatasa, la vía metabólica mediada por hiperinsulinemia
y resistencia a la insulina, y vía inflamatoria mediada por adipocinas y
citocinas proinflamatorias. Dicha distinción tiene implicaciones directas para
el diseño de estrategias de prevención, ya que sugiere que intervenciones
dirigidas exclusivamente a reducir el IMC podrían ser insuficientes si no
abordan simultáneamente la disfunción metabólica y el estado inflamatorio
subyacente. Respecto a las intervenciones, la evidencia disponible en el
período revisado (2019 a 2025) sugiere que la modificación del estilo de vida,
incluyendo patrones dietéticos con componentes antiinflamatorios y actividad
física regular podría modular algunos de los mecanismos identificados; sin
embargo, esta afirmación debe matizarse ante la ausencia de ensayos clínicos
aleatorizados de alta calidad que evalúen específicamente el efecto de dichas
intervenciones sobre el riesgo de CM posmenopáusico en mujeres con obesidad.
Los estudios disponibles son predominantemente observacionales, con una
heterogeneidad metodológica sustancial en las métricas de adiposidad empleadas
y en los desenlaces evaluados, lo que limita la generalización de los
resultados y la formulación de recomendaciones clínicas específicas. Las
brechas de conocimiento identificadas señalan la necesidad de estudios
longitudinales prospectivos y ensayos clínicos aleatorizados que: incorporen
herramientas de evaluación de la composición corporal más allá del IMC, como
DXA y BIA; incluyan paneles de biomarcadores séricos que capturen
simultáneamente las vías estrogénica, metabólica e inflamatoria; y representen
adecuadamente a poblaciones de diversas ascendencias, dada la variabilidad
genética en la susceptibilidad al riesgo documentada por los estudios de
asociación genómica incluidos en esta revisión. En suma, la evidencia
sintetizada apoya que el abordaje de la obesidad desde una perspectiva
metabólico-hormonal integral constituye una dirección prometedora para avanzar
en la prevención personalizada del CM posmenopáusico, con la condición de que
las estrategias específicas sean validadas mediante investigación de mayor
nivel de evidencia.
Declaración de conflicto de intereses
Los autores declararon
no tener conflictos de intereses de ningún tipo.
Referencias
Amadou, A., Freisling, H., Sedlmeier, A. M., Bohmann, P., Fontvieille, E., Weber, A., Konzok, J., Stein, M. J., Peruchet-Noray,
L., Jansana, A., Noh, H., His, M., Gan, Q., Baurecht, H., & Fervers, B.
(2024). Multi-trait body shape phenotypes and breast cancer risk in
postmenopausal women: A causal mediation analysis in the UK Biobank Cohort. Journal
of Epidemiology and Global Health, 14(2), 420-432. https://doi.org/10.1007/s44197-024-00226-4
Aromataris, E., Fernandez, R., Godfrey, C. M., Holly, C.,
Khalil, H., & Tungpunkom, P. (2015). Summarizing
systematic reviews: Methodological
development, conduct and reporting of an umbrella review approach. International
Journal of Evidence-Based Healthcare, 13(3), 132-140.
https:/doi.org/10.1097/XEB.0000000000000055
Arthur, R. S., Xue, X., Kamensky,
V., Chlebowski, R. T., Simon, M., Luo, J., Shadyab,
A. H., Neuhouser, M. L., Banack, H., Ho, G. Y. F., Lane, D. S., Pan, K., Reding, K. W., Wassertheil-Smoller,
S., Dannenberg, A. J., & Rohan, T. E. (2020). The association
between DXA-derived body fat measures and breast cancer risk among
postmenopausal women in the Women’s Health Initiative. Cancer Medicine,
9(4), 1581-1599. https://doi.org/10.1002/cam4.2690
Barker, T. H., Habibi, N., Aromataris,
E., Stone, J. C., Leonardi-Bee, J., Sears, K., Hasanoff, S., Klugar, M., Tufanaru, C., Moola,
S., & Munn, Z. (2024). The revised JBI critical appraisal tool for the
assessment of risk of bias for quasi-experimental
studies. JBI Evidence Synthesis, 22(3), 378-388. https://doi.org/10.11124/JBIES-23-00268
Barker, T. H., Hasanoff, S., Aromataris,
E., Stone, J. C., Leonardi-Bee, J., Sears, K., Habibi, N., Klugar,
M., Tufanaru, C., Moola, S., Liu, X. L., & Munn, Z. (2025). The revised JBI critical appraisal
tool for the assessment of risk of bias for cohort studies. JBI Evidence
Synthesis, 23(3), 441-453. https://doi.org/10.11124/JBIES-24-00103
Barker, T. H., Hasanoff, S., Aromataris,
E., Stone, J. C., Leonardi-Bee, J., Sears, K., Klugar,
M., Tufanaru, C., Moola, S., Liu, X. L., & Munn,
Z. (2026). The revised JBI critical appraisal tool for the assessment of risk
of bias for analytical cross-sectional studies. JBI Evidence Synthesis,
24(3), 401-408. https://doi.org/10.11124/JBIES-24-00523
Barker, T. H., Stone, J. C., Sears, K., Klugar, M., Tufanaru, C.,
Leonardi-Bee, J., Aromataris, E., & Munn, Z.
(2023). The revised JBI critical appraisal tool for the assessment of risk of bias
for randomized controlled trials. JBI Evidence Synthesis, 21(3),
494-506. https://doi.org/10.11124/JBIES-22-00430
Baş, D., Arıbal, M. E., Vardareli, E., Sönmez, Ö., Oyan,
B., Özden, B. Ç., & Sonkaya, A. (2023). Validation
of bioelectrical impedance analysis in the evaluation of body composition in pa-tients with breast cancer. Nutrition
in Clinical Practice: Official Publication of the American Society for
Parenteral and Enteral Nutrition, 38(4), 817-829. https://doi.org/10.1002/ncp.10947
Bray, F., Laversanne, M.,
Sung, H., Ferlay, J., Siegel, R. L., Soerjomataram, I., & Jemal, A. (2024). Global cancer
statistics 2022: GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36
cancers in 185 countries. CA: A Cancer Journal for Clinicians, 74(3),
229-263. https://doi.org/10.3322/caac.21834
Brown, K. A. (2021). Metabolic pathways in obesity-related
breast cancer. Nature Reviews. Endocrinology, 17(6), 350-363. https://doi.org/10.1038/s41574-021-00487-0
Cao, Y., Xia, B., Zhang, Z., Hu, D., Huang, X., Yuan,
J., & Li, F. (2023). Association of body fat distribution and risk of breast cancer in pre- and postmenopausal
women. Obesity Facts, 16(4), 356-363. https://doi.org/10.1159/000529834
Chlebowski, R. T., Aragaki, A. K., Pan, K., Simon, M.
S., Neuhouser, M. L., Haque, R., Rohan, T. E., Wactawski-Wende, J., Orchard, T. S., Mortimer, J. E., Lane,
D., Kaunitz, A. M., Desai, P., Wild, R. A., Barac, A., & Manson, J. E.
(2024). Breast cancer incidence and mortality by metabolic syndrome and
obesity: The Women's Health Initiative. Cancer, 130(18), 3147-3156. https://doi.org/10.1002/cncr.35318
Cho, B. A., Iyengar, N. M., Zhou, X. K., Morrow, M.,
Giri, D. D., Verma, A., Elemento, O., Pollak, M., & Dannenberg, A. J. (2021). Blood biomarkers reflect the
effects of obesity and inflammation on the human breast transcriptome. Carcinogenesis, 42(10), 1281-1292. https://doi.org/10.1093/carcin/bgab066
Chow, H. H. S., Garland, L. L., Heckman-Stoddard, B.
M., Hsu, C. H., Butler, V. D., Cordova, C. A., Chew, W. M., & Cornelison,
T. L. (2014). A pilot clinical study of resveratrol in post-menopausal women
with high body mass index: Effects on systemic sex steroid hormones. Journal
of Translational Medicine, 12(1), 223. https://doi.org/10.1186/s12967-014-0223-0
Dashti, S. G., Simpson, J. A., Viallon,
V., Karahalios, A., Moreno-Betancur, M., Brasky, T., Pan, K., Rohan, T. E., Shadyab, A. H., Thomson, C. A., Wild, R. A., Wassertheil-Smoller, S., Ho, G. Y. F., Strickler, H. D.,
English, D. R., & Gunter, M. J. (2022). Adiposity and breast, endometrial, and
colorectal cancer risk in postmenopausal women: Quantification of the mediating
effects of leptin, C-reactive protein, fasting insulin, and estradiol. Cancer
Medicine, 11(4), 1145-1159. https://doi.org/10.1002/cam4.4434
Dehesh, T., Fadaghi, S., Seyedi,
M., Abolhadi, E., Ilaghi,
M., Shams, P., Ajam, F., Mosleh-Shirazi, M. A., & Dehesh,
P. (2023). The relation between obesity and breast cancer risk in women by
considering menstruation status and geographical variations: A
systematic review and meta-analysis. BMC Women’s Health, 23(1), 392. https://doi.org/10.1186/s12905-023-02543-5
Diao, S., Wu, X., Zhang, X., Hao, Y., Xu, B., Li, X.,
Tian, L., Miao, Y., Zhao, X., Ye, F., & Li, J. (2021). Obesity-related
proteins score as a potential marker of
breast cancer risk. Scientific Reports, 11(1), 8230.
https://doi.org/10.1038/s41598-021-87583-3
Dimauro, I., Grazioli, E., Antinozzi, C., Duranti,
G., Arminio, A., Mancini, A., Greco, E. A., Caporossi, D., Parisi, A., & Di
Luigi, L. (2021). Estrogen-receptor-positive breast
cancer in postmenopausal women: The role of body composition and physical
exercise. International Journal of Environmental Research and Public Health,
18(18), 9834. https://doi.org/10.3390/ijerph18189834
Fabian, C. J., Kimler, B. F., & Hursting, S. D. (2015). Omega-3 fatty acids for breast
cancer prevention and survivorship. Breast Cancer Research, 17(1), 62. https://doi.org/10.1186/s13058-015-0571-6
Fadhila, S. N., Murti, B., & Widyaningsih,
V. (2021). Overweight and obesity as risk factors of breast cancer in premenopausal and postmenopausal women:
Meta-analysis. Journal of Maternal and Child Health, 6(6), 678-689. https://doi.org/10.26911/thejmch.2021.06.06.06
Gathirua-Mwangi, W. G., Palmer, J. R., Champion, V., Castro-Webb,
N., Stokes, A. C., Adams-Campbell, L., Marley, A. R., Forman, M. R., Rosenberg,
L., & Bertrand, K. A. (2022). Maximum and time-dependent body mass index
and breast cancer incidence among postmenopausal women in the Black Women's
Health Study. American Journal of Epidemiology, 191(4), 646654. https://doi.org/10.1093/aje/kwac004
GBD 2023 Cancer Collaborators (2025). The global,
regional, and national burden of cancer, 1990-2023, with forecasts to 2050: a
systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2023. Lancet,
406(10512), 1565-1586. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(25)01635-6
Geczik, A. M., Falk, R. T., Xu, X., Ansong, D., Yarney, J.,
Wiafe-Addai, B., Edusei, L., Dedey,
F., Vanderpuye, V., Titiloye, N., Adjei, E., Aitpillah,
F., Osei-Bonsu, E., Oppong, J., Biritwum, R., Nyarko,
K., Wiafe, S., Awuah, B., Clegg-Lamptey, J. N., …, & Trabert, B. (2022).
Measured body size and serum estrogen metabolism in postmenopausal women: The
Ghana Breast Health Study. Breast Cancer Research: BCR, 24(1), 9. https://doi.org/10.1186/s13058-022-01500-8
Hao, Y., Xiao, J., Liang, Y., Wu, X., Zhang, H., Xiao,
C., Zhang, L., Burgess, S., Wang, N., Zhao, X., Kraft, P., Li, J., & Jiang, X. (2023). Reassessing the causal
role of obesity in breast cancer susceptibility: A comprehensive multivariable
Mendelian randomization investigating the distribution and timing of exposure. International
Journal of Epidemiology, 52(1), 58-70. https://doi.org/10.1093/ije/dyac143
Harborg, S., Cronin-Fenton, D., Jensen, M. R., Ahern, T.
P., Ewertz, M., & Borgquist, S. (2023). Obesity and risk of recurrence in
patients with breast cancer treated with aromatase inhibitors. JAMA Network
Open, 6(10), e2337780. https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2023.37780
Houghton, S. C., Eliassen, H., Tamimi, R. M., Willett,
W. C., Rosner, B. A., & Hankinson, S. E. (2021). Central adiposity and
subsequent risk of breast cancer by menopause status. Journal of the
National Cancer Institute, 113(7), 900-908. https://doi.org/10.1093/jnci/djaa197
Ioannides, S. J., Barlow, P. L., Elwood, J. M., &
Porter, D. (2014). Effect of obesity on aromatase inhibitor efficacy in
postmenopausal, hormone receptor-positive breast cancer: a systematic review. Breast
Cancer Research and Treatment, 147(2), 237-248. https://doi.org/10.1007/s10549-014-3091-7
Jung, S. Y., Scott, P. A., Papp, J. C., Sobel, E. M.,
Pellegrini, M., Yu, H., Han, S., & Zhang, Z. F. (2021). Genome-wide
association analysis of proinflammatory cytokines and gene-lifestyle interaction for invasive breast cancer risk: The
WHI dbGaP Study. Cancer Prevention Research
(Philadelphia, Pa.), 14(1), 41-54. https://doi.org/10.1158/1940-6207.CAPR-20-0256
Kim, S., Campbell, J., Yoo, W., Taylor, J. A., &
Sandler, D. P. (2023). Data from systemic levels of estrogens and PGE2
synthesis in relation to postmenopausal breast cancer risk. American Association for
Cancer Research. [En
línea]. Disponible en: https://doi.org/10.1158/1055-9965.c.6600537.v1. Fecha de
consulta: 4 de noviembre de 2025.
Klintman, M., Rosendahl, A. H., Randeris, B.,
Eriksson, M., Czene, K., Hall, P., & Borgquist, S. (2022). Postmenopausal overweight and breast cancer risk; results from the KARMA
cohort. Breast Cancer Research and Treatment, 196(1), 185-196. https://doi.org/10.1007/s10549-022-06664-7
Lee, J., Bae, S. J., Kim, H. K., Nam, S. J., Kim, H.
J., Bae, S. Y., Park, H. Y., Ko, B. K., Park, J. H., Kwon, Y., Park, Y., Baek,
S. H., Kook, Y., Kim, S., Lim, Y. A., Kang, H. J., Kim, D., Jeong, J., & Ahn, S. G. (2025). Body mass index and progesterone
receptor in postmenopausal ER-positive/HER2-negative breast cancer: A
nation-wide study in Korean breast cancer society and the multi-institutional
cohort. Breast (Edinburgh, Scotland), 82, 104515. https://doi.org/10.1016/j.breast.2025.104515
Licznerska, B. E., Szaefer, H., Murias, M., Bartoszek, A., &
Baer-Dubowska, W. (2013). Modulation of CYP19
expression by cabbage juices and their active components: indole-3-carbinol and
3,3’-diindolylmethene in human breast epithelial
cell lines. European Journal of Nutrition, 52(5),
1483-1492. https://doi.org/10.1007/s00394-012-0455-9
Little, J., Higgins, J. P. T., Ioannidis, J. P. A.,
Moher, D., Gagnon, F., von-Elm, E., Khoury, M. J., Cohen, B., Davey-Smith, G.,
Grimshaw, J., Scheet, P., Gwinn, M., Williamson, R. E., Zou, G. Y., Hutchings,
K., Johnson, C. Y., Tait, V., Wiens, M., Infante-Rivar,
C., Golding, J., …, & Birkett, N. (2009). STrengthening
the REporting of Genetic Association Studies
(STREGA): an extension of the STROBE statement. PLoS Medicine, 6(2), e22. https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1000022
Llanos, A. A. M., Aremu, J. B., Cheng, T. D., Chen, W., Chekmareva, M. A., Cespedes Feliciano, E. M., Qin, B., Lin,
Y., Omene, C., Khoury, T., Hong, C. C., Yao, S.,
Ambrosone, C. B., Bandera, E. V., & Demissie, K. (2022). Greater body fatness is associated with higher protein
expression of LEPR in breast tumor tissues: A cross-sectional analysis in the
Women's Circle of Health Study. Frontiers in Endocrinology, 13, 879164. https://doi.org/10.3389/fendo.2022.879164
Łukasiewicz, S., Czeczelewski,
M., Forma, A., Baj, J., Sitarz, R., & Stanisławek,
A. (2021). Breast cancer-epidemiology, risk factors, classification, prognostic
markers, and current treatment strategies-an updated review. Cancers, 13(17),
4287. https://doi.org/10.3390/cancers13174287
Macis, D., Bellerba, F., Aristarco, V.,
Johansson, H., Guerrieri-Gonzaga, A., Lazzeroni, M., Sestak, I., Cuzick, J.,
De-Censi, A., Bonanni, B., & Gandini, S. (2024). A mediation analysis of obesity and adiponectin
association with postmenopausal breast cancer risk: A nested cohort study in
the International Breast Cancer Intervention Study II (IBIS-II) Prevention
Trial. Nutrients, 16(13), 2098. https://doi.org/10.3390/nu16132098
Marino, P., Pepe, G., Basilicata, M. G., Vestuto, V. Marzocco,
S., Autore, G., Procino, A., Gomez-Monterrey, I. M.,
Manfra, M., & Campiglia, P. (2023). Potential role of natural antioxidant products in oncological diseases. Antioxidants,
12(3), 704.
McArthur, A., Cooper, A., Edwards, D., Klugarova, J., Yan, H., Barber, B. V., Gregg, E. E., Weeks,
L. E., & Jordan, Z. (2025). Textual evidence systematic reviews series
paper 3: critical appraisal of evidence from narrative, opinion, and policy. JBI Evidence Synthesis, 23(5), 833-839.
https://doi.org/10.11124/JBIES-24-00293
Mehmood, S., Yasin, A., Ahmad, I., Abiha Rabab, S.,
& Muhammad-Soomar, A. (2022). Relationship
between obesity, menopausal status and breast cancer risks - A review: Obesity,
menopausal status and breast cancer risks. Pakistan Journal of Health
Sciences, 02-07. https://doi.org/10.54393/pjhs.v3i07.432
Mejia-Montilla, J., Reyna-Villasmil, N. y Reyna-Villasmil, E. (2022).
Sobrepeso, obesidad y cáncer de mama. Revista de Obstetricia y Ginecología
de Venezuela, 82(04), 499-510. https://doi.org/10.51288/00820414
Mérida-Ortega, Á., Rothenberg, S. J., Cebrián, M. E., &
López-Carrillo, L. (2022). Breast cancer and urinary metal
mixtures in Mexican women. Environmental Research, 210(112905), 112905. https://doi.org/10.1016/j.envres.2022.112905
Mérida-Ortega, Á., Gennings, C., Rothenberg, S. J.,
Cebrián, M. E., & López-Carrillo, L. (2023). Breast cancer molecular
subtypes and supervised analysis of urinary metal mixtures in Mexican women. Exposure
& Health, 15(4), 903-913. https://doi.org/10.1007/s12403-022-00532-x
Moola, S.,
Munn, Z., Tufanaru, C., Aromataris,
E., Sears, K., Sfetc, R., Currie, M., Lisy, K.,
Qureshi, R., Mattis, P., & Mu, P. F. (2020). Chapter 7: Systematic reviews
of etiology and risk. In JBI Manual for
Evidence Synthesis. JBI.
Naaman, S. C., Shen, S., Zeytinoglu, M., &
Iyengar, N. M. (2022). Obesity and breast cancer risk:
The oncogenic implications of metabolic dysregulation. The Journal of
Clinical Endocrinology and Metabolism, 107(8), 2154-2166. https://doi.org/10.1210/clinem/dgac241
Page, M. J., McKenzie, J. E., Bossuyt, P. M., Boutron, I., Hoffmann, T. C., Mulrow, C. D., Shamseer, L., Tetzlaff, J. M., Akl, E. A., Brennan, S. E.,
Chou, R., Glanville, J., Grimshaw, J. M., Hróbjartsson, A., Lalu, M. M., Li,
T., Loder, E. W., Mayo-Wilson, E., McDonald, S., …, & Moher, D. (2021). The
PRISMA 2020 statement: An updated guideline for reporting systematic reviews. BMJ
(Clinical Research Ed.), 372, n71. https://doi.org/10.1136/bmj.n71
Poorolajal, J., Heidarimoghis, F.,
Karami, M., Cheraghi, Z., Gohari-Ensaf, F., Shahbazi,
F., Zareie, B., Ameri, P., & Sahraee, F. (2021).
Factors for the primary prevention of breast cancer: A meta-analysis of
prospective cohort studies. Journal of Research in Health Sciences,
21(3), e00520. https://doi.org/10.34172/jrhs.2021.57
Poschner, S., Maier-Salamon, A., Zehl, M., Wackerlig,
J., Dobusch, D., Meshcheryakova,
A., Mechtcheriakova, D., Thalhammer, T., Pachmann,
B., & Jäger, W. (2018). Resveratrol inhibits key steps of steroid metabolism
in a human estrogen-receptor positive breast cancer model: Impact on cellular
proliferation. Frontiers in Pharmacology, 9, 742. https://doi.org/10.3389/fphar.2018.00742
Richardson, J., Loyola-Sanchez, A., Sinclair, S.,
Harris, J., Letts, L., MacIntyre, N. J., Wilkins, S., Burgos-Martinez, G.,
Wishart, L., McBay, C., & Martin-Ginis,
K. (2014). Self-management interventions for chronic disease: A systematic scoping review. Clinical Rehabilitation, 28(11), 1067-1077. https://doi.org/10.1177/0269215514532478
Sampaio-de-Andrade, A., & Postorivo-Nauman,
J. V. (2023). Obesity as a risk factor for
developing breast cancer: systematic review. Salud
Integral y Comunitaria, 1, 65. https://doi.org/10.62486/sic202365
Schindler, E. A., Takita, C., Collado-Mesa, F., Reis, I. M., Zhao, W.,
Yang, G. R., Acosta, L. G., & Hu, J. J. (2024). The interrelationship between obesity and race in
breast cancer prognosis: A prospective cohort study. BMC Women's Health,
24(1), 312. https://doi.org/10.1186/s12905-024-03020-3
Shirdarreh, M. & Pezo, R. C. (2021). Impact of obesity on
clinical outcomes in hormone receptor-positive breast cancer: A systematic
review. Breast Cancer (Tokyo,
Japan), 28(3), 755-764. https://doi.org/10.1007/s12282-020-01213-w
Silva, J. G., Cordeiro, G. G. S., Costa, F. B. S., Brock, Y. B.,
Andrade, A. B. de, Cardoso, H. M. V. L., Alves, J. R. A., Pereira, I. M. M.,
Figueredo, E. P. R., & Vasconcelos, A. S. de. (2023). Associação
entre subtipos intrínsecos de câncer de mama e IMC
elevado: revisão sistemática. Scire Salutis, 13(2), 113-125. https://doi.org/10.6008/cbpc2236-9600.2023.002.0010
Skrivankova, V. W.,
Richmond, R. C., Woolf, B. A. R., Yarmolinsky, J.,
Davies, N. M., Swanson, S. A., VanderWeele, T. J., Higgins, J. P. T., Timpson,
N. J., Dimou, N., Langenberg, C., Golub, R. M., Loder, E. W., Gallo, V.,
Tybjaerg-Hansen, A., Davey Smith, G., Egger, M., & Richards, J. B. (2021). Strengthening the reporting of Observational Studies
in Epidemiology using Mendelian randomization: The STROBE-MR Statement: The STROBE-MR statement. The Journal
of the American Medical Association, 326(16), 1614-1621. https://doi.org/10.1001/jama.2021.18236
Stordal, B., Harvie, M., Antoniou, M. N., Bellingham,
M., Chan, D. S. M., Darbre, P., Karlsson, O., Kortenkamp, A., Magee, P., Mandriota,
S., Silva, E., Turner, J. E., Vandenberg, L. N., & Evans, D. G. (2024).
Breast cancer risk and prevention in 2024: An overview from the Breast Cancer
UK - Breast Cancer Prevention Conference. Cancer Medicine, 13(18), e70255. https://doi.org/10.1002/cam4.70255
Taroeno-Hariadi, K. W., Putra, Y. R., Ariesta, N. F., Sinorita,
H., Hardianti, M. S., Widodo,
I., & Aryandono, T. (2022). The association between abdominal obesity, metabolic
syndrome and survival outcomes in patients with breast cancer. Asian Pacific
Journal of Cancer Prevention: APJCP, 23(9), 3157-3165. https://doi.org/10.31557/APJCP.2022.23.9.3157
Thompson, C., Rahman, M. M., Singh, S., Arthur, S.,
Sierra-Bakhshi, C., Russell, R., Denning, K., Sundaram, U., & Salisbury, T.
(2021). The adipose tissue-derived secretome (ADS) in
obesity uniquely induces L-type amino acid transporter 1 (LAT1) and mTOR
signaling in estrogen-receptor-positive breast cancer cells. International Journal of Molecular Sciences,
22(13), 6706. https://doi.org/10.3390/ijms22136706
Wang, W., Wang, X., Jiang, Y., Guo, Y., Fu, P., He,
W., & Fu, X. (2025). Normal weight obesity, circulating biomarkers and risk
of breast cancer: A prospective cohort study and meta-analysis. British Journal of Cancer, 132(2),
203-211. https://doi.org/10.1038/s41416-024-02906-1
Wiggs, A. G., Chandler, J. K., Aktas, A., Sumner, S.
J., & Stewart, D. A. (2021). The effects of diet and exercise on endogenous
estrogens and subsequent breast cancer risk in postmenopausal women. Frontiers
in Endocrinology, 12, 732255. https://doi.org/10.3389/fendo.2021.732255
Ye, Z., Li, S., Dite, G. S., Nguyen, T. L., MacInnis,
R. J., Andrulis, I. L., Buys, S. S., Daly, M. B., John, E. M., Kurian, A. W., Genkinger, J. M., Chung, W. K., Phillips, K. A., Thorne,
H., Winship, I. M., Milne, R. L., Dugué, P. A., Southey, M. C., Giles, G. G.,
…, & Hopper, J. L. (2022). Weight is more informative than body mass index
for predicting postmenopausal breast cancer risk: Prospective Family Study
Cohort (ProF-SC). Cancer Prevention Research
(Philadelphia, Pa.), 15(3), 185-191. https://doi.org/10.1158/1940-6207.CAPR-21-0164