Nuevas moléculas de ARN pueden ayudar a predecir recurrencia del cáncer de intestino

El cáncer colorrectal representa el 10 % de todas las muertes relacionadas con el cáncer en todo el mundo y se clasificó como la segunda causa más común de muerte por cáncer en los Estados Unidos en 2022. Actualmente, los médicos enfrentan desafíos de diagnóstico debido a la ausencia de marcadores de pronóstico efectivos para determinar si un paciente con cáncer de intestino en etapa temprana solo debe someterse a la extirpación del tumor o requerir quimioterapia adicional, en particular si el cáncer presenta características agresivas que podrían llevar a una recaída más adelante en la vida. Ahora, los investigadores han identificado nuevas moléculas de ARN que podrían ayudar a los médicos a predecir la probabilidad de recurrencia del cáncer de intestino. Este avance podría permitir a los profesionales de la salud clasificar a los pacientes con cáncer colorrectal en etapa temprana en grupos según su riesgo de desarrollar metástasis y recurrencia de la enfermedad, lo que en última instancia mejorará los resultados del tratamiento. Los pacientes de alto riesgo podrían recibir más quimioterapia, mientras que los de menor riesgo podrían evitar un sobretratamiento innecesario.

En un estudio realizado por la Universidad de Otago (Dunedin, Nueva Zelanda), los investigadores examinaron los tejidos de pacientes de la cohorte de cáncer colorrectal de Dunedin para identificar tres ARN largos no codificantes (ARNlnc) que estaban presentes exclusivamente en las células cancerosas y ausentes en los tejidos sanos. Los investigadores descubrieron que los niveles elevados de estos ARNlnc se correlacionaban con peores resultados para los pacientes, lo que sugiere su potencial como indicadores de pronóstico. Este estudio, publicado en npj Precision Oncology, tiene especial importancia para las regiones con altas tasas de cáncer de intestino, lo que destaca la necesidad urgente de avances clínicos en el manejo de esta enfermedad.

“Utilizamos algunas tecnologías interesantes para realizar esta investigación, incluida la transcriptómica espacial (utilizando una imagen del tumor como un mapa para ver exactamente dónde se activan o desactivan los genes) y la inteligencia artificial, para ayudarnos a predecir qué tipos de células están presentes en los tumores”, dijo la autora principal Holly Pinkney, candidata a doctorado en el Departamento de Bioquímica. “El desarrollo de nuevas tecnologías, como el mapeo espacial de tumores o la inteligencia artificial para hacer predicciones sobre diferentes partes del tumor, son importantes para ayudarnos a realizar esta investigación y destacar cómo se pueden aprovechar los nuevos avances científicos para la investigación del cáncer”.

Visitar la expo >

Miembro Platino

Analizador de coagulación automatizado

Hemolumi H6

Miembro Oro

Electrolyte Analyzer

CBS-4000 (CBS-400)

CMV CLIA Diagnostic

CLIA CMV IgA Screen Group

New

Neurofilament Light Chain Assay

Lumipulse G NfL Blood