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Firma de ADN microbiano en plasma sanguíneo diferencia dos cánceres de hígado

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 21 Aug 2025
Imagen: ilustración de una sección transversal de un vaso sanguíneo con glóbulos rojos, glóbulos blancos y fragmentos de ADN (foto cortesía de UC San Diego/Adobe Firefly)
Imagen: ilustración de una sección transversal de un vaso sanguíneo con glóbulos rojos, glóbulos blancos y fragmentos de ADN (foto cortesía de UC San Diego/Adobe Firefly)

Determinar si un tumor canceroso se originó en una ubicación específica o se propagó desde otro órgano es crucial para orientar las decisiones diagnósticas y terapéuticas. Cuando no se puede identificar la localización primaria del tumor, resulta difícil clasificar correctamente la neoplasia maligna y seleccionar la terapia más eficaz. Investigadores han descubierto que una firma de ADN microbiano en el plasma sanguíneo puede distinguir el cáncer hepático primario del cáncer colorrectal que se ha propagado al hígado, lo que ofrece una nueva vía de diagnóstico.

Científicos de la Universidad de California en San Diego (La Jolla, CA, EUA) realizaron un estudio para evaluar si el ADN microbiano podría servir como biomarcador para diferenciar el origen del cáncer. Recolectaron muestras de plasma sanguíneo de 16 pacientes con cáncer primario de hígado y 11 pacientes con cáncer colorrectal metastásico. De estas muestras, aislaron fragmentos de ADN acelular (material genético de células muertas presente en fluidos corporales) y realizaron análisis metagenómicos para buscar patrones microbianos.

El análisis reveló que el clasificador de ADN microbiano distinguió el cáncer de hígado primario del cáncer colorrectal metastásico con una precisión del 90 %. Especies específicas como Pseudomonas aeruginosa, Corynebacterium accolens y C. glucuronolyticum se encontraron enriquecidas en pacientes con cáncer de hígado primario, mientras que Acinetobacter tandoii, A. tianfuensis, A. septicus, A. parvus, Pseudomonas asiatica y Bifidobacterium faecale fueron más comunes en pacientes con cáncer colorrectal metastásico. Estas diferencias microbianas reflejan entornos biológicos e inmunológicos distintos entre ambos tipos de cáncer.

Los microbios encontrados en pacientes con cáncer primario de hígado se asociaron frecuentemente con inmunodepresión, complicaciones del trasplante de hígado y defensa antimicrobiana. Por el contrario, las especies enriquecidas en pacientes con cáncer colorrectal metastásico se vincularon con infecciones nosocomiales, infecciones del torrente sanguíneo e inflamación gastrointestinal. Los hallazgos, publicados en eGastroenterology, proporcionan evidencia de que las comunidades microbianas en la sangre pueden contener información diagnóstica sobre el origen tumoral. También abren posibilidades para aplicaciones clínicas como la detección temprana no invasiva del cáncer y el monitoreo de pacientes de alto riesgo.

Además, este enfoque puede ser útil en casos donde los resultados de las imágenes no son claros o no están disponibles, lo que facilita una planificación del tratamiento más precisa. Los investigadores señalaron que este fue uno de los primeros estudios en distinguir el origen del tumor mediante ADN microbiano sin recurrir al aprendizaje automático ni a la inteligencia artificial. En el futuro, los biomarcadores basados en ADN microbiano podrían guiar el diagnóstico del cáncer y allanar el camino para terapias basadas en el microbioma. Se necesitarán estudios más amplios para validar los hallazgos y ampliar su aplicación.

“El uso de firmas de ADN microbiano podría abrir una nueva vía de diagnóstico, especialmente en situaciones donde las imágenes radiográficas son ambiguas o inaccesibles”, afirmó el Dr. Amir Zarrinpar, PhD, profesor de la División de Gastroenterología y Hepatología de la Facultad de Medicina de la Universidad de California en San Diego. “Este es uno de los primeros estudios que demuestra que el ADN microbiano en sangre puede utilizarse para distinguir de forma no invasiva el origen de un tumor sin recurrir al aprendizaje automático ni a la inteligencia artificial, en particular entre dos patologías hepáticas comunes”.

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