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Biopsia líquida combina múltiples señales para detectar cáncer en un solo análisis

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 14 Aug 2026
Imagen: Múltiples niveles en análisis de biopsia líquida basados ​​en secuenciación. (Molina, M.A., De Simoni, M., Moldovan, N. et al. Biopsia líquida basada en secuenciación multifunción para el diagnóstico y seguimiento del cáncer. Genome Med 18, 116 (2026). https://doi.org/10.1186/s13073-026-01739-2)
Imagen: Múltiples niveles en análisis de biopsia líquida basados ​​en secuenciación. (Molina, M.A., De Simoni, M., Moldovan, N. et al. Biopsia líquida basada en secuenciación multifunción para el diagnóstico y seguimiento del cáncer. Genome Med 18, 116 (2026). https://doi.org/10.1186/s13073-026-01739-2)

La detección y el seguimiento del cáncer a menudo requieren biopsias de tejido repetidas, que son invasivas y no siempre viables. La biopsia líquida ofrece una forma menos invasiva de hacer un seguimiento de la enfermedad a lo largo del tiempo, pero muchos ensayos se centran en cambios moleculares individuales y proporcionan solo una visión parcial de la biología tumoral. Nuevos hallazgos demuestran un enfoque que combina múltiples señales basadas en sangre en un solo análisis para una evaluación más completa.

Investigadores del Karolinska Institutet presentan un marco denominado biopsia líquida basada en secuenciación multicaracterística (MSLB), descrito en un estudio publicado en Genome Medicine el 1 de agosto de 2026, que consolida diversa información derivada del tumor a partir de una sola extracción de sangre para la detección y el seguimiento longitudinal. En lugar de centrarse en una sola alteración vinculada al cáncer, el enfoque integra múltiples señales complementarias para ofrecer una imagen más amplia de las características del tumor. El concepto se presenta como una síntesis de la evidencia procedente de un número creciente de estudios en el campo.

El concepto MSLB agrega señales que se originan en el ADN y el ARN libres en la sangre, alteraciones estructurales en el genoma y marcadores químicos. Entre los ejemplos destacados se incluye la combinación de patrones de metilación del ADN con perfiles de tamaño de fragmentos y cambios cromosómicos para permitir una detección más temprana en varios tipos de cáncer. Debido a que estos ensayos generan conjuntos de datos de gran dimensionalidad, se emplean métodos avanzados de bioinformática y aprendizaje automático para interpretar e integrar los resultados.

Según los autores, la evidencia actual a menudo proviene de grupos reducidos de pacientes, lo que subraya la necesidad de estudios prospectivos más amplios para validar el rendimiento. Los métodos siguen siendo técnicamente complejos, y aún no se han establecido estándares comunes de ejecución y garantía de calidad entre los centros sanitarios.

Los investigadores consideran que las aplicaciones clínicas iniciales probablemente estarán en el seguimiento de pacientes con cáncer, la evaluación de los efectos del tratamiento y las situaciones en que es difícil realizar muestreos repetidos de tejido; con el tiempo, sugieren que el enfoque podría respaldar una visión más integrada y dinámica del desarrollo del cáncer a partir de una simple muestra de sangre.

“Al analizar simultáneamente varias señales biológicas a partir de la misma muestra de sangre, potencialmente podemos obtener una imagen más completa de la biología del cáncer que estudiando cada señal por separado”, dijo Mariano A. Molina Beitia, investigador del Departamento de Medicina de Laboratorio del Karolinska Institutet.

“Para que la tecnología se utilice ampliamente en la atención sanitaria, se necesitan flujos de trabajo estandarizados, validación independiente y estudios que demuestren los beneficios de los análisis para los pacientes”, dijo Daniel Hagey, del Departamento de Medicina de Laboratorio y investigador sénior del estudio.

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