Utilizamos cookies para comprender de qué manera utiliza nuestro sitio y para mejorar su experiencia. Esto incluye personalizar el contenido y la publicidad. Para más información, Haga clic. Si continua usando nuestro sitio, consideraremos que acepta que utilicemos cookies. Política de cookies.

Presenta Sitios para socios Información LinkXpress hp
Ingresar
Publique su anuncio con nosotros

Descargar La Aplicación Móvil




Evalúan el uso de receptores de células T asociados al cáncer para la detección de tumores malignos

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 31 Aug 2020
Imagen: Predicción de novo de receptores de células T asociados al cáncer para la detección no invasiva del cáncer (Fotografía cortesía de UT Southwestern Medical Center).
Imagen: Predicción de novo de receptores de células T asociados al cáncer para la detección no invasiva del cáncer (Fotografía cortesía de UT Southwestern Medical Center).
Un objetivo clave en oncología es el diagnóstico temprano del cáncer, pues es cuando es más tratable. A pesar de décadas de progreso, el diagnóstico temprano de los pacientes asintomáticos se mantiene como un desafío importante. La mayoría de los métodos para esto implican la detección de células cancerosas, pero un enfoque diferente, centrado en la respuesta inmunitaria del cuerpo.

El sistema inmunológico adaptativo reconoce los antígenos tumorales en una etapa temprana para erradicar las células cancerosas. Este proceso se acompaña de la proliferación sistémica de los linfocitos T específicos del antígeno tumoral. Si bien la detección de cánceres asintomáticos en etapa temprana es un desafío debido al tamaño pequeño del tumor y las alteraciones somáticas limitadas, el seguimiento de los cambios en el repertorio de células T periféricas puede proporcionar una solución atractiva para el diagnóstico del cáncer.

Los científicos médicos del Centro Médico de la UT Southwestern (Dallas, TX, EUA), desarrollaron un método de aprendizaje profundo, llamado DeepCAT, para permitir la predicción de novo de los receptores de células T asociadas al cáncer (TCR). Ellos validaron DeepCAT usando TCR específicos de cáncer o no cancerosos, obtenidos de múltiples estudios de clasificación de multímeros del complejo principal de histocompatibilidad I (MHC-I) y demostraron su poder de predicción para los TCR específicos de antígenos del cáncer. DeepCAT se utiliza aplicando un método computacional para detectar secuencias de CDR3 de células T que se infiltran en el tumor a partir de datos de secuenciación de ARN de miles de muestras del Atlas del Genoma del Cáncer.

El equipo aplicó DeepCAT para diferenciar a más de 250 pacientes con cáncer de más de 600 individuos sanos utilizando secuencias de TCR en sangre y observó una alta exactitud en la predicción. DeepCAT también pudo identificar los TCR del cáncer (caTCR) en muestras de sangre de pacientes con cáncer de riñón, ovario, páncreas o pulmón en estadio temprano. Los autores afirman que el método tiene ciertas limitaciones, incluida la incapacidad de determinar el tejido de origen del cáncer, y señalan que las condiciones inflamatorias podrían afectar el desempeño de DeepCAT.

Los autores concluyeron que la puntuación de cáncer no pretende reemplazar los métodos de diagnóstico actuales en este momento. Más bien, se deben realizar esfuerzos futuros para explorar si el uso combinado de la puntuación del cáncer con las modalidades de detección existentes puede mejorar la exactitud del diagnóstico en los pacientes. Este trabajo prepara el escenario para el uso del repertorio de TCR de sangre periférica para la detección no invasiva del cáncer. El estudio fue publicado el 19 de agosto de 2020 en la revista Science Translational Medicine.

Enlace relacionado:
Centro Médico de la UT Southwestern

Miembro Platino
Analizador de coagulación automatizado
Hemolumi H6
βeta-Hydroxybutyrate Reagent
β-Hydroxybutyrate LiquiColor®
Immunofluorescence Analyzer
IFA System
Miembro Oro
Lector rapido de tarjetas
EASY READER+

Canales

Química Clínica

ver canal
Imagen: El estudio analizó muestras de saliva de personas sometidas a tratamiento para el TOC (Crédito de la imagen: Adobe Stock)

Señales epigenéticas en saliva se relacionan con respuesta al tratamiento del TOC

El trastorno obsesivo-compulsivo (TOC) provoca pensamientos no deseados y recurrentes, así como conductas repetitivas, que pueden alterar gravemente la vida cotidiana. La psicoterapia basada en la exposición... Más

Diagnóstico Molecular

ver canal
Imagen: El ADN del tumor se extrae de una muestra patológica y el ADN normal se extrae de la capa leucocitaria. Ambas muestras se someten a WGS para generar la firma mutacional específica del paciente. En cada seguimiento, el ADNtc extraído del plasma se somete a WGS y se analiza utilizando una firma derivada del paciente y un algoritmo de reconocimiento de patrones de inteligencia artificial (IA). FFPE: fijado con formalina, incluido en parafina. (Snuderl M, Smadbeck J, Wilkins R, et al. The Journal of Molecular Diagnostics, 2026. DOI: 10.1016/j.jmoldx.2026.07.003)

Biopsia líquida detecta señales de recurrencia del cáncer de pulmón meses antes que las imágenes

El cáncer de pulmón de células no pequeñas (CPCNP) es el tipo más común de cáncer de pulmón y sigue siendo una de las principales causas de muerte... Más

Inmunología

ver canal
Crédito de la imagen: iStock

Perfil de anticuerpos predice enfermedad inflamatoria intestinal años antes del diagnóstico

La enfermedad inflamatoria intestinal (EII), que incluye la enfermedad de Crohn y la colitis ulcerosa, implica respuestas inmunitarias anormales que causan inflamación persistente y daño... Más

Tecnología

ver canal
Imagen: Cartera de secuenciación SureSeq de próxima generación de OGT, diseñada para su uso con la línea Hamilton NGS STAR (Fotografía cortesía de Hamilton Company)

Nuevo flujo de automatización agiliza preparación de bibliotecas de NGS en laboratorios de alto volumen

La demanda de la secuenciación de nueva generación (NGS) sigue aumentando a medida que los laboratorios procesan volúmenes crecientes de muestras, pero la preparación de bibliotecas... Más

Industria

ver canal
Imagen: NeoGenomics seleccionó la plataforma HALO AP de Indica Labs para permitir sus operaciones de patología digital a través de un marco escalable basado en la nube (Fotografía cortesía de Indica Labs)

La ampliación de la alianza impulsa la patología digital impulsada por IA para oncología

Los diagnósticos oncológicos dependen de la información de patología y biomarcadores para guiar el tratamiento personalizado. A medida que la patología computacional... Más
Copyright © 2000-2026 Globetech Media. All rights reserved.