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Nariz electrónica detecta signos tempranos de cáncer de ovario en sangre

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 27 Feb 2026
Imagen: uno de los 32 sensores de la nariz electrónica (fotografía cortesía de la Universidad de Linköping)
Imagen: uno de los 32 sensores de la nariz electrónica (fotografía cortesía de la Universidad de Linköping)

El cáncer de ovario suele diagnosticarse en una etapa tardía debido a que sus síntomas son vagos y similares a los de afecciones más comunes. A diferencia del cáncer de mama, actualmente no existe un método de detección fiable, y los análisis de sangre existentes se basan en biomarcadores únicos que carecen de la precisión necesaria para la detección temprana. Solo en 2022, se reportaron aproximadamente 325.000 casos nuevos y más de 200.000 muertes en todo el mundo, y se prevé un aumento considerable para 2050. Ahora, un método basado en aprendizaje automático puede detectar signos tempranos de cáncer de ovario a partir de muestras de sangre con gran precisión, lo que ofrece un método de detección más rápido y potencialmente más accesible.

Investigadores de la Universidad de Linköping (Suecia), en colaboración con VOC Diagnostics AB (Suecia), utilizaron una nariz electrónica equipada con 32 sensores disponibles comercialmente que detectan sustancias volátiles liberadas por muestras de plasma sanguíneo. Cada tipo de cáncer emite un patrón distintivo de compuestos volátiles, lo que le confiere un olor único. En lugar de buscar un biomarcador específico, el sistema captura un perfil químico amplio y analiza los datos mediante modelos avanzados de aprendizaje automático entrenados con muestras conocidas de un biobanco.

Los investigadores desarrollaron un algoritmo capaz de distinguir el cáncer de ovario del cáncer de endometrio y de muestras de control sanas. Un estudio piloto demostró que la herramienta alcanzó una precisión del 97 % en la identificación del cáncer de ovario. La prueba requiere solo 10 minutos para generar un resultado y ha demostrado ser capaz de separar los estadios de la enfermedad con gran precisión. Los hallazgos, publicados en Advanced Intelligent Systems, sugieren que la combinación de la tecnología de sensores establecida con la IA moderna puede mejorar significativamente el rendimiento diagnóstico en comparación con las pruebas actuales basadas en biomarcadores.

Dado que el método no depende de la identificación de un solo biomarcador, podría superar las limitaciones de las herramientas existentes para el cribado del cáncer de ovario. El bajo coste y la rapidez de la prueba podrían facilitar programas de cribado más amplios y accesibles, especialmente en entornos con infraestructura de laboratorio limitada. Los investigadores creen que la plataforma podría adaptarse con el tiempo para detectar múltiples tipos de cáncer, ya que las diferentes neoplasias malignas producen perfiles volátiles distintos. El equipo espera que el enfoque se integre en los programas de cribado del cáncer en un plazo de tres años, ampliando la detección temprana y mejorando los resultados de supervivencia.

“Es una prueba sencilla que toma 10 minutos y ofrece un resultado claro. Nuestro método permite realizar pruebas a muchas personas a bajo costo y es mucho más preciso que el que se encuentra actualmente en el mercado”, afirmó el profesor asociado Jens Eriksson, quien participó en el desarrollo de la nariz electrónica. “Este estudio es piloto, pero esperamos que se utilice en la detección del cáncer dentro de tres años. Actualmente, nos hemos centrado en la detección del cáncer, pero las aplicaciones son infinitas”.

Enlaces relacionados:
Universidad de Linköping
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