viernes. 29.03.2024

Investigadores han desarrollado el primer análisis de sangre que puede detectar con precisión más de 50 tipos de cáncer e identificar en qué tejido se originó el cáncer, a menudo antes de que haya signos o síntomas clínicos de la enfermedad.

En un artículo publicado hoy el 31 de marzo en la revista líder de cáncer Annals of Oncology, los investigadores muestran que la prueba, que eventualmente podría usarse en los programas nacionales de detección de cáncer, tiene una tasa de falsos positivos de 0.7% para la detección de cáncer, lo que significa que menos de el 1% de las personas serían identificadas erróneamente con cáncer.

A modo de comparación, aproximadamente el 10% de las mujeres son identificadas erróneamente como portadoras de cáncer en los programas nacionales de detección de cáncer de mama, aunque esta tasa puede ser mayor o menor dependiendo del número y la frecuencia de los exámenes y el tipo de mamografía realizada.


La prueba fue capaz de predecir el tejido en el que se originó el cáncer en el 96% de las muestras, y fue precisa en el 93%.

Los tumores arrojan ADN a la sangre, y esto contribuye a lo que se conoce como ADN libre de células (cfDNA). Sin embargo, como el cfDNA también puede provenir de otros tipos de células, puede ser difícil determinar el cfDNA que proviene de los tumores. El análisis de sangre reportado en este estudio analiza cambios químicos en el ADN llamados "metilación" que generalmente controlan la expresión génica. Los patrones de metilación anormales y los cambios resultantes en la expresión génica pueden contribuir al crecimiento tumoral, por lo que estas señales en el ADNc tienen el potencial de detectar y localizar el cáncer.

El análisis de sangre se dirige a aproximadamente un millón de los 30 millones de sitios de metilación en el genoma humano. Se utilizó un clasificador de aprendizaje automático (un algoritmo) para predecir la presencia de cáncer y el tipo de cáncer en función de los patrones de metilación en el ADNc desprendido por los tumores. El clasificador fue entrenado usando una base de datos de metilación de señales cancerosas y no cancerosas en cfDNA. Se cree que la base de datos es la más grande del mundo y es propiedad de la compañía con sede en California que participa en esta investigación, GRAIL, Inc ..

El autor principal del artículo y Presidente de Oncología de EE. UU., Dr. Michael Seiden, dijo: "Nuestra investigación anterior mostró que el enfoque de metilación superó tanto el genoma completo como la secuenciación dirigida en la detección de múltiples tipos de cáncer mortal en todas las etapas clínicas, y en la identificación del tejido de origen. También nos permitió identificar las regiones más informativas del genoma, que ahora son el objetivo de la prueba de metilación refinada que se informa en este documento ".


En la parte del estudio del Atlas del genoma libre de células circulantes (CCGA) publicado hoy, las muestras de sangre de 6.689 participantes con cáncer no tratado previamente (2.482 pacientes) y sin cáncer (4.207 pacientes) de América del Norte se dividieron en un conjunto de entrenamiento y una validación conjunto. De estos, los resultados de 4,316 participantes estaban disponibles para el análisis: 3,052 en el conjunto de entrenamiento (1,531 con cáncer, 1,521 sin cáncer) y 1,264 en el conjunto de validación (654 con cáncer y 610 sin cáncer). Se incluyeron más de 50 tipos de cáncer.

El clasificador de aprendizaje automático analizó muestras de sangre de los participantes para identificar cambios de metilación y clasificar las muestras como cancerosas o no cancerosas, e identificar el tejido de origen.

Los investigadores encontraron que el rendimiento del clasificador era consistente tanto en los conjuntos de entrenamiento como de validación, con una tasa de falsos positivos del 0.7% en el conjunto de validación.

La capacidad del clasificador para identificar correctamente cuándo estaba presente el cáncer (la tasa positiva verdadera) también fue consistente entre los dos conjuntos. En 12 tipos de cáncer que a menudo son los más mortales (anal, vejiga, intestino, esófago, estómago, cabeza y cuello, hígado y vías biliares, cáncer de pulmón, ovario y páncreas, linfoma y cáncer de glóbulos blancos como el mieloma múltiple ), la verdadera tasa positiva fue del 67,3% en los estadios clínicos I, II y III.

Estos 12 cánceres representan aproximadamente el 63% de las muertes por cáncer cada año en los EE. UU. Y, en la actualidad, no hay forma de detección para la mayoría de ellos antes de que aparezcan los síntomas. La verdadera tasa positiva fue del 43,9% para todos los tipos de cáncer en el estudio en las tres etapas clínicas.

La detección mejoró con cada etapa de cáncer. En los 12 cánceres especificados previamente, la tasa positiva verdadera fue del 39% en la etapa I, 69% en la etapa II, 83% en la etapa III y 92% en la etapa IV. En todos los más de 50 tipos de cáncer, las tasas correspondientes fueron 18%, 43%, 81% y 93%, respectivamente.


La prueba también fue consistente entre los conjuntos de entrenamiento y validación en su capacidad para identificar el tejido donde se originó el cáncer, con una precisión del 93% en el conjunto de validación

Un análisis de sangre que podría detectar hasta 50 tipos de cáncer incluso antes de...