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Técnica de biopsia líquida altamente sensible acerca un poco más la monitorización personalizada del cáncer

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 29 Jun 2020
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Imagen: El ADN tumoral circulante (ADNc) se encuentra en las fracciones de suero y plasma de la sangre. Se desconoce el mecanismo de liberación de ADNc, aunque se ha planteado la hipótesis de la apoptosis, la necrosis y la secreción activa de las células tumorales. Una vez que se aísla el ADNc, se puede secuenciar para análisis mutacional (Fotografía cortesía de Wikimedia Commons)
Imagen: El ADN tumoral circulante (ADNc) se encuentra en las fracciones de suero y plasma de la sangre. Se desconoce el mecanismo de liberación de ADNc, aunque se ha planteado la hipótesis de la apoptosis, la necrosis y la secreción activa de las células tumorales. Una vez que se aísla el ADNc, se puede secuenciar para análisis mutacional (Fotografía cortesía de Wikimedia Commons)
Un método de biopsia líquida modificada permite la detección de ADN tumoral circulante (ADNc) con una sensibilidad mucho mayor que las técnicas utilizadas anteriormente y demuestra el potencial de revolucionar todos los aspectos de la atención del cáncer, desde la detección temprana hasta el tratamiento y el seguimiento personalizado.

Si bien el ADNc se puede usar para monitorizar la dinámica del cáncer de manera no invasiva, detectarlo puede ser un desafío en pacientes con enfermedad de bajo volumen o residual, donde el plasma contiene muy pocos fragmentos de ADN derivados de los tumores. Los investigadores de la Universidad de Cambridge (Reino Unido) y sus colaboradores buscaron desarrollar un método para la detección de ADNc con una sensibilidad mucho mayor. Con este fin, demostraron que la sensibilidad para la detección de ADNc en plasma se podría mejorar mediante el uso de la línea de producción INVAR {INtegration of VAriant Reads (Integración de Lectura de Variantes)}. Esta técnica combina métodos personalizados de supresión de errores y métodos de enriquecimiento de señales basados en características biológicas de ADNc para analizar cientos de miles de mutaciones.

Las biopsias líquidas actuales buscan alrededor de 10-20 mutaciones y hasta alrededor de 100 en muestras de sangre. Por lo tanto, pueden detectar ADNc a niveles en el rango de una molécula mutante entre 30.000 fragmentos de ADN. Por el contrario, la técnica INVAR buscó cientos y a veces, miles de mutaciones en cada muestra de sangre, logrando de manera rutinaria una sensibilidad de una molécula mutante por 100.000, y en condiciones óptimas alcanzó un nivel de ADNc medido en partes por millón.

Los investigadores aplicaron INVAR a los datos de secuenciación de captura híbrida personalizados de 176 muestras de plasma de 105 pacientes con melanoma, pulmón, riñón, glioma y cáncer de mama en enfermedades tempranas y avanzadas. Al integrar la señal a través de una mediana de más de 105 lecturas informativas, el ADNc se cuantificó de forma rutinaria a una molécula mutante por 100.000 y, en algunos casos, con alta carga de mutación tumoral y/o material de entrada de plasma, a partes por millón. Esto dio como resultado valores de área media bajo la curva (AUC) de 0,98 en los cánceres avanzados y de 0,80 en escenarios tempranos y desafiantes para la detección de ADNc.

El autor principal, el Dr. Nitzan Rosenfeld, líder principal del grupo de investigación sobre el cáncer en la Universidad de Cambridge, dijo: “Las pruebas personalizadas que pueden detectar si el cáncer todavía está presente, o detectarlo temprano si este regresa, ahora se encuentran en ensayos clínicos. Si bien esto puede estar a varios años del uso clínico, nuestra investigación muestra lo que es posible cuando llevamos tales enfoques al extremo. Demuestra que los niveles de sensibilidad que hemos llegado a aceptar en los últimos años en relación con las pruebas de ADNc se pueden mejorar drásticamente. En la actualidad, esto todavía es experimental, pero la tecnología avanza rápidamente y, en el futuro cercano, las pruebas con tal sensibilidad podrían marcar una diferencia real para los pacientes”.

El método INVAR se describió en la edición digital del 17 de junio de 2020 de la revista Science Translational Medicine.

Enlace relacionado:
Universidad de Cambridge


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