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Nueva prueba identifica cánceres de ovario agresivos más temprano

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 04 Apr 2024
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Imagen: Un algoritmo puede identificar lesiones precancerosas de alto riesgo en las trompas de Falopio (Fotografía cortesía de Johns Hopkins Medicine)
Imagen: Un algoritmo puede identificar lesiones precancerosas de alto riesgo en las trompas de Falopio (Fotografía cortesía de Johns Hopkins Medicine)

El carcinoma seroso de ovario de alto grado (CSAG) es la forma predominante de cáncer de ovario que afecta a las mujeres. Los carcinomas intraepiteliales tubáricos serosos (STIC), que son lesiones precancerosas en las trompas de Falopio, se consideran los principales precursores del CSAG. Las mujeres que se someten a salpingectomía, la extirpación quirúrgica de las trompas de Falopio, a menudo lo hacen sin un examen detallado de estas lesiones precancerosas. El desafío radica en la diversidad molecular de los STIC y la dificultad para detectar tempranamente formas agresivas, debido a su pequeño tamaño. En respuesta a esta urgente necesidad de diagnóstico, los investigadores han desarrollado un algoritmo para identificar los STIC antes de que puedan convertirse en cáncer.

Este algoritmo pionero, denominado “REAL-FAST” (algoritmo basado en RealSeqS para el patrón de aneuploidía de las trompas de Falopio en STIC), fue desarrollado por un equipo de Johns Hopkins Medicine (Baltimore, MD, EUA). En un estudio piloto, REAL-FAST distinguió cinco tipos únicos de lesiones precancerosas en las trompas de Falopio, dos de las cuales se identificaron como particularmente agresivas y a menudo relacionadas con CSAG recurrente. Este descubrimiento marca la primera identificación molecular de características genéticas distintas en los STIC. El equipo empleó un método conocido como Sistema de secuenciación de aneuploidía de elementos repetitivos (RealSeqS) para secuenciar el ADN de 150 muestras, centrándose en los niveles de aneuploidía (la presencia de un número anormal de cromosomas de ADN) en STIC, CSAG y muestras normales. El estudio reveló que, si bien las muestras normales mostraban una aneuploidía mínima, los STIC presentaban alteraciones genéticas no aleatorias significativas. Esto incluyó deleciones notables totales o parciales en el cromosoma 17, donde se encuentran los genes supresores de tumores fundamentales TP53 y BRCA1. Esta pérdida del cromosoma 17 proporciona información sobre la inactivación simultánea de estos genes, fundamental en el desarrollo de CSAG. El estudio observó una asociación particular entre las mutaciones de la línea germinal en el gen BRCA1 (cromosoma 17) y el riesgo de CSAG, a diferencia del BRCA2 (cromosoma 13).

Basándose en esta información, el equipo desarrolló el algoritmo REAL-FAST para clasificar muestras en distintos grupos moleculares, independientemente de sus rasgos estructurales. Identificó un subgrupo de STIC con cambios cromosómicos únicos relacionados con una mayor proliferación celular y un crecimiento anormal. La eficacia del algoritmo para detectar STIC y CSAG demostró ser notable: identificó correctamente la presencia de cáncer el 95,8 % de las veces y descartó con precisión su ausencia el 97,1 % de las veces. Esto sugiere que sólo ciertos STIC conducen a CSAG, caracterizado por anomalías cromosómicas específicas. A pesar de la necesidad de una mayor validación clínica para vincular los hallazgos moleculares con los resultados de las pacientes, los investigadores son optimistas de que una comprensión más profunda del desarrollo de CSAG pronto fomentará herramientas de diagnóstico mejoradas y mejores pronósticos para las pacientes, lo que impactará las vidas de miles de mujeres diagnosticadas con cáncer de ovario anualmente.

"Este es un entorno de alto riesgo: estas pacientes necesitan métodos de diagnóstico más inmediatos", afirmó Christopher Douville, Ph.D., profesor asistente de oncología en la Facultad de Medicina de la Universidad Johns Hopkins. "Esta prueba trata de identificar lesiones precursoras antes de que progresen a cáncer".

Enlaces relacionados:
Johns Hopkins Medicine

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