Desarrollan novedoso método para detección no invasiva del cáncer de próstata

Shaoxin Li de la Facultad de Medicina Guangdong (Provincia de Guangdong, China), ha demostrado el potencial de un método nuevo, no invasivo, para detectar el CaPr, basado en la combinación existente de la dispersión Raman superficial-realzada (SERS) con la nueva técnica sofisticada de análisis llamada máquina de soporte de vectores (SVM). Aplicando el sistema combinado SERS-SVM a las muestras de sangre recolectadas de 68 voluntarios sanos y 93 personas con confirmación clínica de CaPr, su técnica identificó los casos de CaPr con una exactitud del 98,1%.

Si la técnica resulta segura y eficaz en los ensayos clínicos, puede ser un método eficaz, disponible para los pacientes y sus médicos para mejorar el diagnóstico precoz del CaPr. “Los resultados demuestran que el análisis SERS en suero, libre de etiqueta, combinado con el algoritmo de diagnóstico, SVM, tiene un gran potencial”, dijo el Prof. Li, “En comparación con los métodos tradicionales de detección primaria, este método tiene las ventajas de ser no invasivo, altamente sensible y muy simple”.

La prueba de sangre para detectar niveles elevados de PSA (antígeno prostático específico) de uso común para la detección y seguimiento del CaPr, está lejos de ser perfecta ya que los niveles elevados de PSA pueden ser causados por muchos factores no relacionados con el cáncer. Esto contribuye a un exceso de diagnósticos, biopsias incómodas de tejidos y otros tratamientos innecesarios, que pueden ser costosos y llevar a efectos secundarios significativos. Debido a esto, la Fuerza de Trabajo de Servicios Preventivos de los EUA recomienda que no se use el cribado, basado en PSA, para el CaPr.

Otros científicos han considerado la posibilidad de aplicar SERS a la detección del cáncer, ya que al parecer permite la detección de las señales sutiles de los marcadores. El reto, dijo el profesor Li, fue que las diferencias de señal entre las muestras de suero tomadas de los voluntarios sanos y los pacientes con CaPr eran demasiado sutiles de detectar. Así que su equipo utilizó también el poderoso algoritmo SVM de procesamiento de datos de los espectros y lo encontró eficaz. Si bien el trabajo es preliminar, se demuestra que el método tiene un buen potencial para la detección del CaPr. El siguiente paso en la investigación, agregó el profesor Li, es perfeccionar el método y explorar si se puede diferenciar la estratificación del cáncer.

El método se publicó en línea en la revista Applied Physical Letters del 2 de septiembre de 2014.

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Guangdong Medical College