Utilizamos cookies para comprender de qué manera utiliza nuestro sitio y para mejorar su experiencia. Esto incluye personalizar el contenido y la publicidad. Para más información, Haga clic. Si continua usando nuestro sitio, consideraremos que acepta que utilicemos cookies. Política de cookies.

Presenta Sitios para socios Información LinkXpress hp
Ingresar
Publique su anuncio con nosotros

Deascargar La Aplicación Móvil




Innovador método de 'fragmentómica' podría permitir detección más temprana del cáncer mediante extracciones de sangre más pequeñas

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 14 Feb 2024
Imagen: El innovador método "fragmentómico" podría permitir a los médicos identificar el cáncer en pacientes más temprano (Fotografía cortesía de Shutterstock)
Imagen: El innovador método "fragmentómico" podría permitir a los médicos identificar el cáncer en pacientes más temprano (Fotografía cortesía de Shutterstock)

Cuando las células mueren, se desintegran y liberan parte de su material de ADN al torrente sanguíneo. Este ADN libre celular (ADNlc) contiene señales de cáncer. El ADNlc de células sanas se descompone en fragmentos de tamaño estándar, mientras que los fragmentos de ADNlc cancerosos se desintegran en diferentes lugares, a menudo en las regiones repetitivas del genoma. En lugar de buscar mutaciones específicas del ADN, que es como encontrar una sola letra desordenada entre miles de millones de letras, los investigadores han desarrollado un novedoso método de aprendizaje automático. Este método detecta variaciones en los patrones de fragmentación entre el ADClc canceroso y normal en estas regiones repetitivas del cáncer. Esta técnica innovadora podría permitir la detección más temprana del cáncer en pacientes mediante muestras de sangre más pequeñas, ya que requiere aproximadamente ocho veces menos sangre que la que se necesita para la secuenciación del genoma completo.

El algoritmo llamado Alu Profile Learning Using Sequencing (A-Plus) fue desarrollado por investigadores de City of Hope (Duarte, CA, EUA) y el Instituto de Investigación de Genómica Traslacional (TGen, Phoenix, AZ, EUA). Los investigadores probaron el algoritmo en 7.657 muestras de 5.980 personas, 2.651 de las cuales fueron diagnosticadas con cánceres como el de mama, colon y recto, esófago, pulmón, hígado, páncreas, ovario o estómago. Descubrieron que A-Plus podía identificar aproximadamente la mitad de los cánceres de los 11 tipos estudiados. La prueba demostró ser muy precisa y arrojó sólo un falso positivo por cada 100 pruebas realizadas.

Significativamente, la mayoría de las muestras de cáncer provinieron de personas con enfermedad en etapa temprana, que tenían pocas o ninguna lesión metastásica en el momento del diagnóstico. En el futuro, está previsto que comience un ensayo clínico en el verano de 2024 para comparar la eficacia de este método de análisis de sangre fragmentómico con el estándar de atención en adultos de 65 a 75 años. El objetivo es evaluar qué tan bien este panel de biomarcadores puede detectar el cáncer en una etapa más temprana y tratable.

"Una gran cantidad de evidencia muestra que el cáncer detectado en etapas posteriores mata a las personas", dijo Cristian Tomasetti, Ph.D., autor correspondiente del nuevo estudio y director del Centro para la Prevención y Detección Temprana del Cáncer de City of Hope. "Esta nueva tecnología nos acerca a un mundo en el que las personas recibirán un análisis de sangre anualmente para detectar el cáncer más temprano, cuando es más tratable y posiblemente curable".

"Nuestra técnica es más práctica para aplicaciones clínicas, ya que requiere cantidades más pequeñas de material genómico de una muestra de sangre", añadió Kamel Lahouel, Ph.D., profesor asistente en la División de Genómica Integrada del Cáncer de TGen y coprimer autor del estudio. "El éxito continuo en esta área y la validación clínica abren la puerta a la introducción de pruebas de rutina para detectar el cáncer en sus primeras etapas".

Enlaces relacionados:
City of Hope
TGen, Phoenix

Miembro Platino
Analizador de coagulación automatizado
Hemolumi H6
Miembro Oro
HISOPOS DE FIBRA FLOCADA
Puritan® Patented HydraFlock®
ANALIZADOR AUTOMÁTICO CLIA
Shine i6000
New
Miembro Oro
Analizador totalmente automatizado de proteínas específicas (nefelometría)
PA240

Canales

Inmunología

ver canal
Imagen: Los hallazgos resaltan el potencial de los perfiles inmunológicos basados ​​en la sangre para proporcionar una imagen más completa de cómo responden los pacientes a la inmunoterapia. (Crédito de la imagen: Adobe Stock)

Análisis de sangre de células inmunitarias podría predecir respuesta a inmunoterapia en melanoma

El melanoma sigue siendo uno de los cánceres de piel más letales, aunque los resultados mejoran notablemente cuando la enfermedad se detecta en una fase temprana. La inmunoterapia ha prolongado... Más

Microbiología

ver canal
Imagen: El panel QIAstat-Dx BCID GPF Plus AMR es el primer panel QIAstat-Dx para infecciones del torrente sanguíneo que recibe la aprobación de la FDA (Fotografía cortesía de Qiagen)

La FDA aprueba panel de una hora para detectar infecciones del torrente sanguíneo y resistencia antimicrobiana

Las infecciones del torrente sanguíneo pueden progresar rápidamente a sepsis, una afección potencialmente mortal que afecta a un estimado de 1,7 millones de adultos en los EE.... Más

Patología

ver canal
Imagen: A través del PCCP, Proscia obtiene una vía más eficiente para expandir la interoperabilidad de Concentriq AP-Dx mientras mantiene la supervisión regulatoria (Fotografía cortesía de Proscia)

Plataforma de patología digital amplía interoperabilidad para diagnóstico primario

El aumento de la incidencia del cáncer se está encontrando con una plantilla cada vez menor de patólogos, lo que intensifica la presión sobre los tiempos de respuesta diagnóstica... Más

Tecnología

ver canal
Imagen: el panel combina diagnósticos basados ​​en biomarcadores con algoritmos digitales avanzados para permitir una evaluación no invasiva utilizando datos clínicos disponibles de forma rutinaria (Fotografía cortesía de Adobe Stock)

Panel de algoritmos ayuda a evaluar la fibrosis hepática y vigilar el cáncer de hígado

La enfermedad hepática crónica es común y suele progresar de forma silenciosa, lo que aumenta el riesgo de cirrosis y carcinoma hepatocelular cuando no se detecta de manera temprana.... Más
Copyright © 2000-2026 Globetech Media. All rights reserved.