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.

Please note that the LabMedica website is also available in a complete English version
Presenta Sitios para socios Información LinkXpress hp
Ingresar
Publique su anuncio con nosotros
INTEGRA BIOSCIENCES AG

Deascargar La Aplicación Móvil




Prueba predictiva mejora resultados de inmunoterapia en pacientes con cáncer

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 30 May 2023
Imagen: La primera prueba de diagnóstico que predice con precisión la respuesta del paciente a la inmunoterapia (Fotografía cortesía de Cofactor)
Imagen: La primera prueba de diagnóstico que predice con precisión la respuesta del paciente a la inmunoterapia (Fotografía cortesía de Cofactor)

En los últimos años, ha habido un aumento significativo en los ensayos clínicos de nuevos medicamentos contra el cáncer. Sin embargo, solo un grupo selecto de pacientes ha tenido éxito con estas nuevas inmunoterapias, que utilizan la respuesta inmunitaria del paciente para combatir el cáncer. Actualmente, predecir la respuesta de un paciente a la terapia depende de biomarcadores aislados de un solo analito, que han demostrado ser inadecuados para predecir con precisión las respuestas a la terapia. Esta ineficiencia conduce a gastos de atención médica innecesarios y, lo que es más importante, a resultados negativos para los pacientes. Ahora, una nueva prueba, que utiliza un biomarcador inmunitario multidimensional avanzado, puede predecir qué pacientes con cáncer tienen más probabilidades de responder a la monoterapia con inhibidores de puntos de control inmunitarios como Keytruda.

Cofactor Genomics (San Francisco, CA, EUA) emplea el modelado inmunológico predictivo, una técnica que utiliza datos de ARN y aprendizaje automático para combinar señales biológicas, creando así biomarcadores multidimensionales que cumplen el objetivo de la medicina de precisión. La plataforma ImmunoPrism de Cofactor revela el perfil inmunitario de cada paciente utilizando ARN de muestras de tumores sólidos FFPE. Con su método de modelado inmunológico predictivo basado en el aprendizaje automático, la compañía combina señales inmunológicas clave en un biomarcador predictivo. Estos biomarcadores luego se utilizan en la prueba OncoPrism de Cofactor, que ayuda a los médicos a determinar la probabilidad de una respuesta positiva de un paciente a la inmunoterapia.

Cofactor ahora está aprovechando muestras y datos de uno de los biobancos más grandes de los EUA para acelerar el desarrollo de la prueba OncoPrism para 11 tipos de cáncer. El objetivo de la compañía es establecer biomarcadores para los cánceres en estudio en el ensayo clínico nacional PREDAPT (Predicción de la eficacia de la inmunoterapia a partir del análisis de biopsias tumorales previas al tratamiento). El enfoque inicial es examinar OncoPrism en cánceres de cabeza, cuello y pulmón y pronto se ampliará para incluir otras nueve indicaciones aprobadas, como cáncer de mama triple negativo, cervical, colorrectal, esofágico, gástrico, renal, hepático y urotelial. Los resultados preliminares del biomarcador de cáncer de cabeza y cuello indican que el método de Cofactor es dos veces más preciso que el biomarcador PD-L1 para identificar el subgrupo de pacientes que responden positivamente a los inhibidores de puntos de control inmunitarios.

Enlaces relacionados:
Cofactor Genomics

Miembro Platino
Analizador de coagulación automatizado
Hemolumi H6
Miembro Oro
HISOPOS DE FIBRA FLOCADA
Puritan® Patented HydraFlock®
All-in-One Molecular System
AIO M160
LAIR2 Antibody Pair Set
LAIR2 Antibody Pair [Biotin]

Canales

Microbiología

ver canal
Crédito de la imagen: Adobe Stock

Clasificador del microbioma intestinal mejora estratificación del riesgo de cáncer colorrectal

El cáncer colorrectal sigue siendo una de las principales causas de mortalidad por cáncer, y los métodos actuales de cribado no invasivo aún pasan por alto muchas lesiones precancerosas.... Más

Tecnología

ver canal
Imagen: Resumen gráfico  (Streather, B. R., T. A. Eastwood, K. Baker, et al. 2026. Journal of Extracellular Vesicles 15, no. 8: e70354. https://doi.org/10.1002/jev2.70354)

Sistema de expresión con vesículas bacterianas agiliza producción de proteínas para diagnóstico del cáncer

Las proteínas recombinantes son fundamentales para muchos diagnósticos y terapias del cáncer, pero numerosos objetivos siguen siendo difíciles y costosos de producir porque... Más
Copyright © 2000-2026 Globetech Media. All rights reserved.