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Nuevos biomarcadores proteicos para mejorar herramientas de diagnóstico del cáncer colorrectal

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 23 Jan 2025
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Imagen: tres biomarcadores de proteínas recientemente identificados tienen el potencial de mejorar las herramientas de diagnóstico para el cáncer colorrectal (foto cortesía de Adobe Stock)
Imagen: tres biomarcadores de proteínas recientemente identificados tienen el potencial de mejorar las herramientas de diagnóstico para el cáncer colorrectal (foto cortesía de Adobe Stock)

El cáncer colorrectal es una de las principales causas de muerte por cáncer en todo el mundo y se espera que su incidencia aumente en las próximas décadas. Este cáncer comienza cuando células anormales crecen sin control en el intestino grueso, que comprende el colon y el recto. La detección temprana es crucial para un tratamiento eficaz, lo que subraya la necesidad de herramientas de diagnóstico confiables. Actualmente, el diagnóstico implica la extracción de tejido del intestino, que luego se analiza en el laboratorio para identificar el cáncer y determinar los tratamientos adecuados. Los avances que simplifican el proceso de detección y permiten la identificación temprana del cáncer colorrectal serían muy beneficiosos. Los investigadores han identificado ahora tres nuevos biomarcadores proteicos que podrían mejorar las herramientas de diagnóstico para la enfermedad.

Investigadores de la Universidad de Birmingham (Birmingham, Reino Unido) emplearon técnicas de aprendizaje automático e inteligencia artificial (IA) para analizar grandes conjuntos de datos de salud e identificar proteínas con un fuerte potencial predictivo del cáncer colorrectal. En su estudio publicado en Frontiers in Oncology, el equipo analizó uno de los conjuntos de datos más grandes del Biobanco del Reino Unido, comparando perfiles de proteínas de individuos sanos y pacientes con cáncer colorrectal. Identificaron tres proteínas clave (TFF3, LCN2 y CEACAM5) asociadas con la adhesión celular y la inflamación, procesos que están estrechamente relacionados con el desarrollo del cáncer. Los próximos pasos incluyen una mayor validación de estos biomarcadores, lo que eventualmente puede conducir a la creación de nuevas herramientas de diagnóstico. El equipo utilizó tres modelos de aprendizaje automático e IA para reconocer patrones en los datos.

“En nuestro estudio, utilizamos modelos avanzados de aprendizaje automático e inteligencia artificial (IA) combinados con análisis de redes de proteínas para identificar biomarcadores proteicos clave que podrían ayudar a diagnosticar el cáncer colorrectal”, afirmó el Dr. Animesh Acharjee, quien dirigió el estudio. “Los biomarcadores son prometedores, pero se necesitan más estudios de validación a gran escala para analizar las relaciones y las propiedades mecánicas de estos nuevos biomarcadores potenciales”.

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