Evalúan el Masspec Pen para el diagnóstico rápido del cáncer

El diagnóstico exacto y la estratificación del cáncer de ovario es importante para desarrollar enfoques de tratamiento personalizados.

Los métodos actuales para la evaluación tisular intraoperatoria pueden requerir mucho tiempo y ser subjetivos. Se ha desarrollado un dispositivo portátil y biocompatible acoplado a un espectrómetro de masas, que utiliza una gota de agua discreta para la extracción molecular y el diagnóstico rápido de tejidos.

Los científicos de la Universidad de Texas en Austin (Austin, TX, EUA), utilizaron el dispositivo, llamado MasSpec Pen, para analizar su desempeño en 192 muestras de tejido de ovario, trompa de Falopio y peritoneo. El área analizada del tejido fue demarcada y registrada a través de imágenes ópticas. El tejido demarcado o una pieza paralela se congeló y se hicieron cortes de 10–16 μm usando un criostato, CryoStar NX50 (Thermo Fisher Scientific, Waltham MA, EUA), para ser coloreados con el procedimiento estándar de hematoxilina y eosina y evaluados por patólogos expertos para confirmar el diagnóstico del área analizada. Se probó el desempeño utilizando un espectrómetro de masas Orbitrap y una trampa de iones lineales. Es de destacar que los diagnósticos finales se realizaron después de los análisis con el MasSpec Pen. Sólo se utilizaron 164 muestras con diagnóstico claro para el análisis estadístico.

El equipo informó que se logró un alto desempeño para 131 carcinomas serosos de alto grado (sensibilidad clínica, 96,7%; especificidad, 95,7%) y 138 diagnósticos generales de cáncer (sensibilidad clínica, 94,0%; especificidad, 94,4%) utilizando los datos del Orbitrap. La discriminación entre el cáncer y las trompas de Falopio o los tejidos del peritoneo también se logró con exactitudes del 92,6% y 87,9%, respectivamente, y una especificidad clínica del 100% para ambos. Usando los datos de la trampa de iones, se lograron resultados excelentes para el cáncer seroso de alto grado en comparación con la diferenciación ovárica normal.

Los autores concluyeron que la pluma MasSpec, junto con el aprendizaje automático, proporciona modelos moleculares sólidos para la predicción del cáncer seroso de ovario y por lo tanto, tiene potencial para el diagnóstico clínico rápido y exacto de este tipo de cáncer. El estudio fue publicado en la edición de mayo de 2019 de la revista Clinical Chemistry.

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Universidad de Texas en Austin
Thermo Fisher Scientific