Muestra de Sangre para identificar Cancer

Ya en investigaciones anteriores se reportan resultados prometedores para la detección temprana y no invasiva del cáncer. Sin embargo, científicos de la Universidad de California, han desarrollado un método que permite la detección e identificación del cáncer, así como su ubicación en el cuerpo, a partir de un análisis de sangre, incluso antes de que aparezcan síntomas.

Las células cancerosas a menudo muestran patrones aberrantes de metilación del ADN, como la hipermetilación de los genes supresores de tumores y la hipometilación omnipresente de las regiones intergénicas. Por lo tanto, la metilación del ADN es un objetivo ideal para el diagnóstico de cáncer en la práctica clínica.

Los fragmentos de ADN tumorales hiper / hipometilados pueden liberarse en el torrente sanguíneo a través de la apoptosis o necrosis celular, donde se convierten en parte del ADN libre de células circulantes (cfDNA) en el plasma sanguíneo. En este contexto, un grupo de investigadores liderados por la profesora de Ciencias Biológicas y Ciencias de la Computación, Xianghong Jasmine Zhou, logró desarrollar un método que explota el potencial de diagnóstico de ADN libre de células, mediante la determinación no sólo de la presencia, sino también la ubicación de los tumores.

El equipo descubrió que los tumores que surgen en diferentes partes del cuerpo tienen una “huella” distintiva que una computadora puede detectar. El diagnóstico no invasivo del cáncer es importante, ya que permite el diagnóstico precoz de la enfermedad, y cuanto más temprano se detecte, mayor posibilidad tendrá un paciente de superarla.

La profesora Zhou, señala:

Hemos desarrollado una prueba computarizada que puede detectar el cáncer y también identificar el tipo, a partir de una sola muestra de sangre. La tecnología aún se encuentra en sus fases iniciales y requiere de una mayor validación, pero los beneficios potenciales para los pacientes son enormes.

Para crear la nueva prueba, el equipo de investigadores construyó una base de datos computacional que contiene los patrones moleculares específicos que se producen en el tejido, cuando hay presencia de tumores; también recopilaron una “huella molecular” para las muestras no cancerosas. La utilización de estos datos aplicados al modelo de metilación, ofrece un diagnóstico acertado a los pacientes.

La prueba se verificó diez veces en muestras de sangre de 29 pacientes con cáncer de hígado, 12 pacientes con cáncer de pulmón y 5 pacientes con cáncer de mama. El modelo propuesto que los investigadores llamaron CancerLocator, pudo determinar 8 de cada 10 tipos de cánceres, y dio un falso positivo en menos de uno por cada 100 ocasiones que se validó la prueba.

Aunque el nivel de ADN tumoral presente en la sangre es mucho menor durante las primeras etapas de estos cánceres, el programa CancerLocator, fue capaz de hacer un diagnóstico atinado, demostrando el potencial de este método para la detección temprana del cáncer.