Nueva prueba de sangre con aprendizaje automático podría permitir detección más temprana del cáncer de pulmón y otros

Una tecnología única de análisis de sangre actualmente en desarrollo que combina la secuenciación de todo el genoma de moléculas individuales de ADN liberadas por tumores con el aprendizaje automático podría permitir la detección más temprana de cáncer de pulmón y otros tipos de cáncer.

Investigadores del Centro Oncológicio Johns Hopkins Kimmel (Baltimore, MD, EUA) están desarrollando GEMINI (Incidencia mutacional en todo el genoma para la detección no invasiva del cáncer), una prueba que busca alteraciones del ADN en todo el genoma. Después de la recolección de una muestra de sangre de personas con riesgo de desarrollar cáncer, el ADN libre circulante (cfDNA) liberado por los tumores se extrae del plasma y se secuencia mediante secuenciación rentable del genoma completo. Luego, las moléculas de ADN individuales se analizan en busca de alteraciones de secuencia para obtener perfiles de mutación en todo el genoma. Utilizando un modelo de aprendizaje automático entrenado para distinguir las frecuencias de mutación cancerosas de las no cancerosas en varias regiones del genoma, el sistema puede identificar a las personas con cáncer. El modelo genera una puntuación entre 0 y 1, donde las puntuaciones más altas indican una mayor probabilidad de cáncer.

El desarrollo de GEMINI implicó el examen de secuencias del genoma completo de 2.511 personas con 25 tipos de cáncer diferentes, como parte del estudio Análisis Pancanceroso de Genomas completos. Esto llevó a la identificación de distintas frecuencias de mutación en todo el genoma en varios tipos de tumores, como los cánceres de pulmón, que tenían un promedio de 52.209 mutaciones somáticas por genoma. Se encontró que las regiones de mutación de alta frecuencia eran comparables entre el tejido tumoral y el cfDNA derivado de la sangre en pacientes con cáncer de pulmón, melanoma o linfoma no Hodgkin de células B.

Las pruebas de laboratorio con GEMINI demostraron resultados prometedores, con la detección de más del 90 % de los cánceres de pulmón, incluida la enfermedad en etapa temprana I y II, cuando se combina con imágenes de tomografía computarizada. Su potencial se demostró aún más en un estudio con siete participantes sin tumores detectables en el momento de la recolección de sangre, que después recibieron un diagnóstico de cáncer de pulmón. La mediana de la puntuación GEMINI de este grupo fue de 0,78, más alta que la de las personas sin cáncer. Seis participantes que dieron positivo con GEMINI fueron diagnosticadas con cáncer de pulmón de 231 a 1.868 días después de que se obtuvieron las muestras, lo que indica que las anomalías en los perfiles de mutación de cfDNA se pueden detectar años antes que los diagnósticos estándar. Otros experimentos también encontraron que GEMINI es capaz de diferenciar entre subtipos de cánceres de pulmón, detectar cánceres de hígado tempranos y monitorear la respuesta de los pacientes al tratamiento del cáncer de pulmón.

“Este estudio muestra por primera vez que una prueba como GEMINI, que incorpora perfiles de mutación de todo el genoma de moléculas individuales de cfDNA, en combinación con otros métodos de detección de cáncer, puede usarse para la detección temprana de cánceres, así como para monitorear pacientes durante terapia”, dijo el autor principal del estudio, Victor Velculescu, MD, Ph.D., profesor de oncología y codirector del programa de genética y epigenética del cáncer en el Centro Oncológico Kimmel.

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