Nuevo método revolucionario para detección temprana de múltiples cánceres es más práctico y económico

El cáncer es una de las enfermedades más mortales del mundo y es más difícil de curar cuando se detecta en una etapa tardía. Cuando el cáncer se detecta en una etapa temprana, las tasas de supervivencia aumentan drásticamente, pero hoy en día solo se examinan unos pocos tipos de cáncer. Encontrar métodos efectivos para la detección temprana de varios tipos de cáncer al mismo tiempo, la llamada Detección Temprana de Cáncer Múltiple (MCED por sus siglas en inglés), es un área de investigación emergente. Las pruebas de detección establecidas en la actualidad son específicas del tipo de cáncer, lo que significa que los pacientes deben someterse a pruebas para cada tipo de cáncer por separado. Las pruebas emergentes de MCED en desarrollo generalmente se basan en la genética, por ejemplo, midiendo fragmentos de ADN de tumores que circulan en la sangre. Pero los métodos basados en el ADN solo pueden detectar algunos tipos de cáncer y tienen una capacidad limitada para encontrar tumores en la etapa más temprana, la llamada etapa I.

Ahora, en una colaboración internacional, investigadores de la Universidad Tecnológica de Chalmers (Gotemburgo, Suecia) han desarrollado un nuevo método para MCED que, en cambio, se basa en el metabolismo humano. Los resultados descubren nuevas oportunidades para realizar pruebas de detección del cáncer más baratas y eficaces. En un estudio con un total de 1.260 participantes, los investigadores descubrieron por primera vez que el nuevo método podía detectar los 14 tipos de cáncer que se probaron. A continuación, demostraron que con el nuevo método se puede detectar el doble de cánceres en etapa I en personas sanas asintomáticas en comparación con las pruebas emergentes MCED basadas en el ADN.

El método se basa en un descubrimiento de Chalmers hace casi 10 años: los llamados glicosaminoglicanos, un tipo de azúcar que es una parte importante de nuestro metabolismo, son excelentes biomarcadores para detectar el cáncer de forma no invasiva. Los investigadores desarrollaron un método de aprendizaje automático en el que se utilizan algoritmos para encontrar cambios indicadores de cáncer en los glicosaminoglicanos. El método utiliza volúmenes comparativamente pequeños de sangre u orina, lo que los hace más prácticos y económicos de usar. En el siguiente paso, los investigadores esperan poder realizar un estudio con aún más participantes para desarrollar y confirmar aún más el potencial del método para el uso de detección.

"Este es un método no explorado anteriormente y, gracias a que hemos podido probarlo en una gran población, podemos demostrar que es efectivo para encontrar más cánceres en etapa I y más tipos de cáncer. El método permite encontrar tipos de cáncer que no se detectan en la actualidad y que no se pueden encontrar con pruebas MCED basadas en ADN, como tumores cerebrales y cáncer de riñón", dijo Francesco Gatto, investigador visitante del Departamento de Biología e Ingeniería Biológica de Chalmers y uno de los autores del estudio. "El hecho de que el método sea comparativamente simple significa que el costo será significativamente bajo, lo que en última instancia permitirá que más personas tengan acceso y se realicen la prueba".

Enlaces relacionados:
Universidad Tecnológica de Chalmers

Visitar la expo >

Miembro Platino

Analizador de coagulación automatizado

Hemolumi H6

Miembro Oro

Automatic Hematology Analyzer

CF9600

New

Miembro Oro

Serum Indices Control

Acusera Serum Indices Control

New

Automated Immunoassay Analyzer

SuperFlex™