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Diagnóstico transcripcional de bajo costo categoriza los linfomas con exactitud

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 16 Jun 2021
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Imagen: Un sistema de inmunocoloración automático Leica BOND-III (Fotografía cortesía de Leica Biosystems)
Imagen: Un sistema de inmunocoloración automático Leica BOND-III (Fotografía cortesía de Leica Biosystems)
El linfoma es un cáncer del sistema linfático, que forma parte de la red de lucha contra los gérmenes del cuerpo. El sistema linfático incluye los ganglios linfáticos (ganglios linfáticos), el bazo, el timo y la médula ósea. El linfoma puede afectar todas esas áreas, así como otros órganos del cuerpo.

Muchos subtipos de linfoma se pueden tratar eficazmente con las terapias disponibles, incluidas quimioterapias, anticuerpos monoclonales o agentes dirigidos a moléculas pequeñas. Como resultado, existe una necesidad urgente de diagnósticos económicos, exactos e independientes del operador, para guiar la selección terapéutica de los pacientes con linfoma.

Un equipo internacional de científicos médicos dirigido por el Centro de Investigación del Cáncer Fred Hutchinson (Seattle, WA, EUA), recolectó muestras de biopsia incluidas en parafina y fijadas con formalina (FFPE), obtenidas en el Instituto de Cancerología y Hospital Dr. Bernardo Del Valle (INCAN, Ciudad de Guatemala, Guatemala), que se procesaron por sospecha clínica de linfoma durante un período de 13 años. Esto incluyó 3.015 bloques de tejido de 1.836 pacientes individuales. La mayoría de las muestras de biopsia procedían de ganglios linfáticos o tejido linfoide secundario, pero se incluyeron sitios extraganglionares adicionales (p. Ej., paladar, testículo, párpado, fémur, tiroides, piel, mesenterio, lengua, mama y pulmón).

La mitad de cada bloque de FFPE y de los portaobjetos de H+E se generaron a partir de cortes completos y fueron revisados por dos hematopatólogos expertos. Se seleccionaron áreas representativas y se incluyeron dos núcleos de cada muestra para la construcción de micromatrices de tejidos (TMA). Las TMA se seccionaron con un grosor de 4 μm y se hicieron pruebas inmunohistoquímicas (IHC) según el protocolo de rutina en sistemas de inmunocoloración automáticos, Leica BOND-III (Leica Biosystems, Buffalo Grove, IL, EUA) o BenchMark ULTRA, Roche/Ventana Medical Systems, Tucson, AZ, EUA). La electroforesis capilar se realizó en un analizador genético Applied Biosystems 3500 o SeqStudio (Thermo Fisher Scientific, Waltham, MA, EUA).

El equipo estableció un ensayo de sondas con ligadura química (CLPA) que cuantifica la expresión de 37 genes por electroforesis capilar con un costo de reactivo/consumible de aproximadamente 10 dólares/ muestra. Para asignar bins con base en la expresión génica, se evaluaron 13 modelos como aprendices de base candidatos, y las probabilidades de clase de cada modelo se utilizaron luego como predictores en un súper aprendiz de aumento de gradiente extremo. Los casos con probabilidades de llamada <60% se clasificaron como indeterminados. Cuatro (2%) de 194 muestras de biopsia almacenadas durante <3 años experimentaron fallas en el ensayo. Las muestras de diagnóstico se dividieron en 397 (70%) cohortes de entrenamiento y 163 (30%) de validación. La exactitud general para la cohorte de validación fue del 86%.

Después de excluir 28 (17%) llamadas indeterminadas, la exactitud aumentó al 94%. La concordancia fue del 97% para un conjunto de 37 llamadas de alta probabilidad analizadas por CLPA tanto en EUA como en Guatemala. La exactitud para una cohorte de 39 muestras de biopsia en recaída/refractarias fue del 79% y 88%, respectivamente, después de excluir los casos indeterminados. El análisis de aprendizaje automático de la expresión génica clasifica con exactitud las muestras de biopsia de linfoma incluidas en parafina y podría transformar el diagnóstico en países de ingresos bajos y medios. El estudio fue publicado el 14 de mayo de 2021 en la revista Blood Advances.

Enlace relacionado:
Centro de Investigación del Cáncer Fred Hutchinson
Instituto de Cancerología y Hospital Dr. Bernardo Del Valle
Roche/Ventana Medical Systems
Thermo Fisher Scientific

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