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Datos de biomarcadores mejora la predicción del riesgo para el cáncer de páncreas

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 05 May 2020
Los modelos de predicción del riesgo de cáncer de páncreas basados en factores clínicos se pueden refinar y mejorar al incorporar otros tipos de datos, incluida la variante de riesgo genético de la línea germinal y los datos de biomarcadores en la sangre.

El cáncer de páncreas es la tercera causa principal de muerte por cáncer en los EUA, y el 80% de los pacientes presentan enfermedad incurable avanzada. Más...
Se han caracterizado los marcadores de riesgo de cáncer de páncreas, pero los modelos combinados no se usan clínicamente para identificar a las personas con alto riesgo de contraer la enfermedad.

Un equipo de científicos dirigido por aquellos en la Facultad de Salud Pública T.H. Chan de Harvard (Boston, MA, EUA) utilizó un enfoque de control de casos anidado y reunió datos genéticos, clínicos y de otro tipo para 500 individuos con adenocarcinoma pancreático primario y 1.091 individuos de control pareados, inscritos a través de cuatro estudios prospectivos, y utilizaron estos datos para desarrollar varios modelos de riesgo para el cáncer de páncreas basados solo en datos clínicos, factores genéticos y clínicos, o datos genéticos, clínicos y de biomarcadores.

El ADN genómico se extrajo de los leucocitos de sangre periférica de los participantes de la cohorte. Anteriormente se informaron los detalles de genotipificación, imputación de variantes y procedimientos de control de calidad. Se midieron los niveles circulantes de proinsulina (pmol/L), adiponectina (mg/mL), interleuquina-6 (IL-6; pg/mL) y aminoácidos de cadena ramificada (BCAA; mmol/L) que representan cuatro categorías principales de marcadores circulantes relacionados con el riesgo de cáncer de páncreas (resistencia a la insulina, adipoquinas, inflamación y catabolismo de los tejidos periféricos, respectivamente). El equipo dicotomizó la adiponectina circulante con un punto de corte de 4,4 mg/mL).

Cuando el equipo aplicó esos modelos a casi mil casos o controles seguidos por hasta 10 años, descubrió que el modelo integrado proporcionaba la predicción de riesgo pancreático más exacta, superando las estimaciones de riesgo realizadas utilizando datos clínicos sin conocimientos genéticos o de biomarcadores sanguíneos. La discriminación del modelo mostró un área bajo la curva ROC de 0,62 mediante validación cruzada. El modelo integrado final identificó el 3,7% de los hombres y el 2,6% de las mujeres que tuvieron un riesgo al menos tres veces mayor que el promedio en los siguientes 10 años. Las personas dentro del percentil de riesgo superior tenían un riesgo del 4% de desarrollar cáncer de páncreas a los 80 años y un riesgo del 2% de desarrollar cáncer de páncreas 10 años más tarde, a los 70 años.

Los autores escribieron que debido a que todos sus individuos estaban inscritos en cohortes prospectivas, todos los datos de factores de riesgo y los marcadores circulantes se midieron antes del diagnóstico de casos de cáncer de páncreas, los resultados recapitulan fielmente la situación que enfrentan los médicos de atención primaria, donde las decisiones relacionadas con la detección de enfermedades son realizadas en el entorno prediagnóstico utilizando los datos recopilados en los años anteriores al diagnóstico de cáncer.

Peter Kraft, PhD, profesor de epidemiología y el autor principal del estudio, dijo: “Como la mayoría de los cánceres, el cáncer de páncreas es un cáncer multifactorial. Cuanto más podamos combinar información de múltiples dominios, mejor podremos identificar a aquellos que se podrían beneficiar de la detección. Estos factores han sido investigados individualmente y en este estudio, queríamos examinar el efecto combinado de factores clínicos, variantes genéticas comunes de predisposición y biomarcadores circulantes para este tipo de cáncer”. El estudio fue publicado el 22 de abril de 2020 en la revista Cancer Epidemiology, Biomarkers, and Prevention.

Enlace relacionado:
Facultad de Salud Pública T.H. Chan de Harvard


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