En los estudios de supervivencia aplicados a contextos clínicos, el análisis del tiempo hasta la ocurrencia de un evento, como la recaída de una enfermedad, es una herramienta clave para la toma de decisiones médicas. No obstante, en ciertas enfermedades como el cáncer de mama, se ha observado que una propor- ción de pacientes no experimenta recaídas, incluso después de largos periodos de seguimiento. Este fenómeno sugiere la existencia de una fracción curada o no susceptible, lo que limita la aplicación directa de los modelos clásicos de super- vivencia, ya que dichos modelos asumen que toda la población eventualmente sufrirá el evento si el seguimiento es lo sucientemente prolongado. Cuando existe una fracción de individuos no susceptibles, este supuesto es inco- rrecto y provoca sesgos importantes pues se sobreestima el riesgo a largo plazo y se subestiman las probabilidades de supervivencia, distorsionando así el efecto de las covariables. Para abordar adecuadamente esta característica, se requieren modelos estadísticos que incorporen explícitamente la posibilidad de curación. Este proyecto tiene como objetivo el desarrollo, ajuste e interpretación de un mo- delo de supervivencia con fracción curada, basado en un enfoque de mezcla que incorpora explícitamente los componentes de incidencia y latencia. La metodolo- gía considera, por un lado, un modelo logístico para estimar la probabilidad de que una paciente sea susceptible al evento (incidencia) y, por otro, un modelo de supervivencia con distribución Weibull para describir el tiempo hasta la recaída entre las pacientes susceptibles (latencia). El análisis se centra en un marcador génico continuo, cuyo nivel de expresión puede inuir tanto en la probabilidad de ser susceptible como en la dinámica temporal del evento, permitiendo evaluar su efecto de manera integral sobre ambos componentes del proceso. Para ilustrar la aplicación de esta metodología, se utiliza la base de datos pública GSE2034, disponible en el repositorio Gene Expression Omnibus (GEO). Esta base contiene información clínica y datos de expresión génica de pacientes con cáncer de mama en estadio temprano, incluyendo variables como el tiempo hasta la recaída, el estatus del evento, y perles de expresión de diversos genes. A partir de esta base, se seleccionó un subconjunto de datos con la información necesaria para construir el modelo, centrándose en un marcador génico de interés previamente identicado como potencialmente relevante en la progresión de la enfermedad. El modelo se ajustó mediante un procedimiento de máxima verosimilitud, implementado en el software R, y se evaluó mediante residuos cuantílicos alea- torizados (RQR) y pruebas de normalidad (como la de Anderson-Darling). Los resultados indican que tanto en la probabilidad de ser susceptible (incidencia) como en la dinámica del tiempo hasta la recaída entre las pacientes susceptibles (latencia) la inuencia del marcador es relevante; Especícamente, valores más altos del marcador se asocian con una menor probabilidad de ser susceptible al evento y para aquellos individuos que sí son susceptibles al evento, niveles altos del marcador aumentan signicativamente el tempo de supervivencia antes de que ocurra el evento. La evaluación de residuos respalda la adecuación del modelo. En conjunto, el modelo permite estimar simultáneamente la probabilidad de ser susceptible y la distribución del tiempo hasta el evento entre los individuos sus- ceptibles, proporcionando una descripción más realista de la dinámica de super- vivencia en poblaciones con fracción curada.
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