Utilizamos cookies para comprender de qué manera utiliza nuestro sitio y para mejorar su experiencia. Esto incluye personalizar el contenido y la publicidad. Para más información, Haga clic. Si continua usando nuestro sitio, consideraremos que acepta que utilicemos cookies. Política de cookies.

Presenta Sitios para socios Información LinkXpress hp
Ingresar
Publique su anuncio con nosotros

Deascargar La Aplicación Móvil




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
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

New
Miembro Oro
Neonatal Heel Incision Device
Tenderfoot
Software de laboratorio
Acusera 24•7
New
Creatinine/eGFR Meter
StatSensor® Creatinine/eGFR Meter
New
Pipette Calibration System
Artel PCS®

Canales

Química Clínica

ver canal
Imagen: El método dSAA divide el líquido cefalorraquídeo de un paciente en compartimentos a escala de nanolitros y cuenta digitalmente la cantidad de

Prueba ultrasensible detecta un biomarcador clave de un subtipo de demencia frontotemporal

La demencia afecta a más de 57 millones de personas en todo el mundo y se prevé que esta cifra casi se duplique en las próximas dos décadas, lo que supone una gran carga para... Más

Diagnóstico Molecular

ver canal
Imagen: los hallazgos podrían permitir la elaboración de perfiles de biopsia líquida no invasiva del complejo microambiente tumoral, lo que ayudaría a guiar las decisiones oncológicas de precisión en todos los cánceres y terapias (Crédito de la foto: Shutterstock)

Prueba de sangre mapea microambiente tumoral para predecir respuesta a la inmunoterapia

La inmunoterapia ha transformado el tratamiento del cáncer, pero su beneficio duradero se limita a un subconjunto de pacientes, y los médicos aún carecen de herramientas fiables para... Más

Hematología

ver canal
Imagen: EasyM es una prueba de sangre altamente sensible que rastrea un biomarcador de mieloma llamado proteína M (crédito de la foto: 123RF)

Análisis de sangre permite la detección temprana de recaída del mieloma múltiple

Las biopsias de médula ósea siguen siendo fundamentales para diagnosticar y monitorizar el mieloma múltiple, pero el procedimiento es doloroso, invasivo y a menudo se repite con el tiempo.... Más

Microbiología

ver canal
Imagen: Biosensor para la detección de tuberculosis (fotografía cortesía de la UPV)

Biosensor de antígeno detecta tuberculosis activa en una hora

La tuberculosis sigue siendo un importante desafío de salud global y continúa siendo una causa significativa de morbilidad y mortalidad. El informe mundial de 2024 de la Organización... Más

Patología

ver canal
Imagen: ArteraAI Breast analiza imágenes histopatológicas digitalizadas junto con variables clínicas del paciente para producir una puntuación de riesgo derivada de IA que proporciona información de pronóstico sobre la probabilidad de metástasis a distancia (Crédito de la imagen: Adobe Stock)

Herramienta de patología digital con IA para la estratificación del riesgo en cáncer de mama

La evaluación del riesgo en el momento del diagnóstico es fundamental para guiar el tratamiento del cáncer de mama invasivo en estadio temprano, con receptor hormonal positivo y receptor 2 del factor de... Más
Copyright © 2000-2026 Globetech Media. All rights reserved.