Análisis basado en microARN para detección precoz del cáncer

 

Actualmente no están disponibles técnicas de detección primaria para el cáncer de ovario en etapa temprana, por lo que es difícil diagnosticar la enfermedad. Como lo han sugerido estudios recientes puede existir un papel para los ARN no codificantes en el cáncer de ovario epitelial (COE). Los investigadores del Hospital Brigham and Women's (Boston, MA, EUA) y el Instituto del Cáncer Dana-Farber (Boston, MA, Estados Unidos) evaluaron el potencial diagnóstico de una red neuronal de miARN en suero para la detección de cáncer de ovario.

 

Los investigadores combinaron secuencias de ARN pequeños de 179 muestras de suero humano con el análisis de redes neuronales para producir un algoritmo de miARN para el diagnóstico del EOC. El modelo superó significativamente las pruebas de CA125 y funcionó bien independientemente de la edad, la histología o el estadío del paciente. Entre 454 pacientes con diversos diagnósticos, la red neuronal de miARN tuvo una especificidad del 100% para el cáncer de ovario. Después de usar 325 muestras para adaptar la red neural a las mediciones de qPCR, el modelo se validó utilizando 51 muestras clínicas independientes, con un valor predictivo positivo de 91,3% y un valor predictivo negativo de 78,6%. La relevancia biológica se probó usando hibridación in situ en 30 lesiones premetastásicas, que mostraron una concentración intratumoral de miARN relevantes.

 

“La clave es que esta prueba es muy poco probable que diagnostique mal el cáncer de ovario y genere una señal positiva cuando no hay un tumor maligno. Este es el sello distintivo de una prueba de diagnóstico efectiva”, dijo el autor principal, el Dr. Dipanjan Chowdhury, jefe de la división de radiación y estabilidad genómica en el Instituto de Cáncer Dana-Farber.

 

La prueba de miARN para la detección temprana del cáncer de ovario se describió en la edición en línea del 31 de octubre de 2017 de la revista eLife.