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Nueva prueba detecta tumores sólidos recientes con una muestra de sangre

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 05 Aug 2025

Los métodos actuales para el diagnóstico del cáncer dependen en gran medida de la identificación de biomarcadores (moléculas que reflejan un estado biológico) producidos por tumores o proteínas asociadas. Más...

Sin embargo, estos marcadores tienden a ser más detectables solo cuando el tumor se ha desarrollado significativamente, lo que dificulta la detección temprana. Este retraso complica el tratamiento, ya que los tumores en estadio avanzado son más difíciles de controlar eficazmente. Si bien los cambios en el sistema inmunitario durante las primeras etapas del cáncer se conocen desde hace más de un siglo, hasta ahora no se habían utilizado para el diagnóstico. Ahora, una nueva prueba se dirige a estas alteraciones inmunitarias tempranas en las proteínas sanguíneas para detectar tumores en sus etapas iniciales e incluso ofrece información sobre la posible respuesta del paciente al tratamiento.

Esta innovadora prueba, desarrollada por investigadores del Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas (CNIO, Madrid, España), con el apoyo de la Universidad de Cambridge (Cambridge, Reino Unido) y otras instituciones, busca detectar tumores en etapas tempranas con una muestra de sangre. En lugar de centrarse en biomarcadores producidos por tumores, los investigadores examinaron la respuesta inmunitaria del cuerpo al cáncer, específicamente alteraciones en las proteínas sanguíneas causadas por la interrupción del sistema inmunitario. Dada la complejidad del plasma humano, que contiene más de 5.000 proteínas, el equipo limitó su estudio a cinco aminoácidos: lisina, triptófano, tirosina, cisteína y cisteína sin enlaces disulfuro. Se aplicaron reacciones fluorogénicas para revelar la concentración de estos aminoácidos, y se utilizaron algoritmos de aprendizaje automático para detectar patrones de diagnóstico en los datos. La prueba es fácil de administrar, requiriendo solo una pequeña muestra de sangre y reactivos disponibles en el hospital. El equipo también está desarrollando una plataforma que automatizará el análisis de datos para facilitar el diagnóstico. Es importante destacar que la prueba puede diferenciar el cáncer de otras afecciones como la COVID-19 y distinguir entre diferentes tipos y estadios de cáncer, lo que ofrece información valiosa para la toma de decisiones clínicas.

La prueba se evaluó utilizando muestras de sangre de 170 personas, identificando correctamente el 78 % de los cánceres con una tasa de falsos positivos del 0 %. Los resultados, publicados en Nature Communications, mostraron que la prueba también predijo con un 100 % de precisión qué pacientes no responderían al tratamiento antimetastásico y un 87 % de precisión en la predicción de los respondedores, lo que respalda su utilidad en la medicina de precisión. Los investigadores destacan que la aplicación de la prueba se extiende más allá del diagnóstico para predecir la respuesta al tratamiento, lo que ayuda a la atención personalizada. Aunque el tamaño actual de la muestra ha proporcionado resultados prometedores, se necesitan conjuntos de datos más grandes para comercializar la plataforma. Para abordar esto, ya se están realizando ensayos clínicos en el Reino Unido, mientras que otros estudios están en curso en los EUA y China.

"Nuestro enfoque ha demostrado ser particularmente eficaz en la detección temprana de tumores, lo cual es crucial porque, si los detectamos a tiempo, podemos tratar muchos tipos de cáncer", afirmó Gonçalo Bernardes, investigador principal del estudio. "Es muy importante destacar que, al analizar muestras de pacientes con otras enfermedades, hemos descubierto que las señales son diferentes. Por ejemplo, las señales inmunitarias de una persona con SARS-CoV son diferentes a las de una persona con cáncer, al igual que las señales de diferentes tipos de cáncer e incluso del cáncer en sus diferentes etapas. Podemos identificar todo esto con nuestra prueba".

Enlaces relacionados:
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