Este estudio tuvo como objetivo desarrollar y validar un modelo integrado de riesgo de metástasis ganglionar (MG) en carcinoma papilar de tiroides (CPT) mediante la combinación de firmas de microARN del clasificador mir-THYpe® con análisis bioinformáticos derivados de la cohorte TCGA-THCA. Los perfiles de expresión y los datos clínicos de 378 casos de CPT provenientes de TCGA-THCA fueron analizados utilizando DESeq2. Tres microARN del panel mir-THYpe® (hsa-miR-146b-5p, hsa-miR-222-3p y hsa-miR-204-5p) y tres variables clínicas (extensión extratiroidea, tamaño tumoral y multifocalidad) fueron seleccionados mediante regresión LASSO con validación cruzada de diez pliegues. Posteriormente, se realizaron análisis de predicción de genes diana, enriquecimiento funcional e interacción proteína-proteína. El modelo multivariado final y el nomograma fueron evaluados mediante análisis ROC, calibración de Hosmer–Lemeshow y análisis de curvas de decisión, con validación externa en la cohorte GSE60542. El modelo integrado demostró un adecuado desempeño discriminativo, alcanzando valores de AUC de 0,841 en la cohorte de entrenamiento; 0,812 en la cohorte de validación interna y 0,786 en el conjunto de validación externa. Entre los predictores significativos se incluyeron la extensión extratiroidea (OR=3,84), la sobreexpresión de hsa-miR-146b-5p (OR=3,12) y el tamaño tumoral >1,0 cm (OR=2,67). El análisis de curvas de decisión sugirió un beneficio clínico neto favorable en comparación con estrategias basadas exclusivamente en variables clínicas y estrategias de referencia, a lo largo de umbrales de probabilidad clínicamente relevantes. La integración de datos moleculares derivados de mir-THYpe® con características obtenidas mediante bioinformática permitió desarrollar un modelo preliminar para la predicción de MG en CPT. El marco predictivo propuesto podría aportar valor incremental más allá de la evaluación clinicopatológica convencional y contribuir, en esta etapa exploratoria, a la generación de hipótesis para una futura estratificación de riesgo preoperatorio más individualizada en pacientes con CPT, pendiente de validación prospectiva.