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Biopsia líquida en sangre combinada con aprendizaje automático para el diagnóstico precoz del cáncer de pulmón

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 08 Sep 2021
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Imagen: El análisis de sangre DELFI identifica el cáncer de pulmón utilizando inteligencia artificial para detectar patrones únicos en la fragmentación del ADN desprendido de las células cancerosas, al compararlo con los perfiles normales (Fotografía cortesía de Carolyn Hruban)
Imagen: El análisis de sangre DELFI identifica el cáncer de pulmón utilizando inteligencia artificial para detectar patrones únicos en la fragmentación del ADN desprendido de las células cancerosas, al compararlo con los perfiles normales (Fotografía cortesía de Carolyn Hruban)
Una biopsia líquida nueva que recolecta fragmentos de ADN tumoral circulante combinada con tecnología avanzada de aprendizaje automático pudo detectar más del 90% de los cánceres de pulmón en muestras de casi 800 personas con y sin la enfermedad.

Los investigadores de Johns Hopkins Medicine (Baltimore, MD, EUA), presentaron el campo de la fragmentómica como base para el diagnóstico del cáncer de pulmón. La fragmentómica estudia las propiedades físicas de los fragmentos de ADN libres de células circulantes. El ADN se empaqueta de forma anormal en las células cancerosas, lo que genera patrones de fragmentos anormales cuando las células cancerosas mueren y liberan su ADN en el torrente sanguíneo. Los fragmentos de ADN libres de células en la sangre pueden indicar la presencia de cáncer y sugerir su probable ubicación en el cuerpo.

Se utilizó tecnología avanzada de aprendizaje automático (inteligencia artificial) para comparar los patrones de ADN libre de células de un individuo, con poblaciones con y sin cáncer. La tecnología, llamada DELFI (evaluación de ADN de fragmentos para la interceptación temprana), utilizó millones de puntos de datos para identificar tanto la presencia de cáncer como su tejido de origen.

Para el estudio actual, los investigadores, en colaboración con colegas de Dinamarca y los Países Bajos, realizaron por primera vez la secuenciación del genoma del ADN libre de células en muestras de sangre de 365 personas que participaron en un estudio danés de siete años llamado LUCAS. Validaron el modelo de detección de cáncer utilizando el enfoque DELFI en una cohorte independiente de 385 individuos sin cáncer y 46 pacientes con cáncer de pulmón.

Los resultados revelaron que la combinación de las características de fragmentación, los factores de riesgo clínicos y los niveles de CEA (antígeno carcinoembrionario), seguidos de la tomografía computarizada, detectaron el 94% de los pacientes con cáncer en todos los estadios y subtipos, incluido el 91% del estadio I/II y el 96% del estadio III/IV, al 80% de especificidad. Los perfiles de fragmentación de todo el genoma en casi 13.000 sitios de unión del factor de transcripción ASCL1 diferenciaron a los individuos con cáncer de pulmón de células pequeñas de aquellos con cáncer de pulmón de células no pequeñas, con gran exactitud.

“Está claro que existe una necesidad clínica urgente y no satisfecha de desarrollar enfoques alternativos y no invasivos para mejorar la detección del cáncer en las personas de alto riesgo y, en última instancia, en la población en general”, dijo el primer autor, el Dr. Dimitrios Mathios, investigador posdoctoral en Johns Hopkins Medicine. “Creemos que un análisis de sangre, o una biopsia líquida, para el cáncer de pulmón podría ser una buena manera de mejorar los esfuerzos de detección, porque sería fácil de hacer, ampliamente accesible y rentable”.

La empresa de biotecnología Delfi Diagnostics (Baltimore, MD, EUA), realiza un ensayo clínico nacional del enfoque DELFI. Este ensayo utiliza la técnica para evaluar a 1.700 participantes en los Estados Unidos, incluidos participantes sanos, personas con cáncer de pulmón y otros tipos de cáncer.

El estudio DELFI sobre cáncer de pulmón se publicó en la edición en línea del 20 de agosto de 2021 de la revista Nature Communications.

Enlace relacionado:
Johns Hopkins Medicine
Delfi Diagnostics

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