Investigadores en Estados Unidos han desarrollado un programa informático que puede detectar simultáneamente el cáncer e identificar en qué parte del cuerpo se encuentra el cáncer, a partir de la muestra de sangre de un paciente, como se describe en una investigación publicada en la revista 'Genome Biology'.
El profesor Jasmine Zhou, coautor principal de la Universidad de California en Los Ángeles, Estados Unidos, explica: 'El diagnóstico no invasivo del cáncer es importante, ya que permite el diagnóstico precoz del cáncer, y cuanto más temprano se detecte el cáncer, más posibilidades tiene un paciente de combatir la enfermedad. Hemos desarrollado una prueba computarizada que puede detectar el cáncer y también identificar el tipo de cáncer, a partir de una sola muestra de sangre. La tecnología está todavía en su inicio y requiere más validación, pero los potenciales beneficios para los pacientes son enormes'.
El programa funciona buscando patrones moleculares específicos en el ADN del cáncer que fluye libremente en la sangre de los pacientes y comparando los patrones con una base de datos de epigenética tumoral de diferentes tipos de cáncer, recopilada por los autores. El ADN de las células tumorales es conocido por terminar en el torrente sanguíneo en las primeras etapas del cáncer, por lo que ofrece un objetivo único para la detección temprana de la enfermedad.
Una tasa de error ínfima
El profesor Zhou explica: 'Hemos construido una base de datos de marcadores epigenéticos, específicamente los patrones de metilación, que son comunes en muchos tipos de cáncer y también específicos para los cánceres que se originan en tejido específico, como el pulmón o el hígado. También recopilamos la misma 'huella molecular' de las muestras no cancerosas, por lo que teníamos una huella base con la que comparar las muestras de cáncer. Estos marcadores se pueden utilizar para diferenciar el ADN que se encuentra libremente en la sangre en el ADN del tumor y ADN no tumoral'.
En este estudio, el nuevo programa de ordenador y otros dos métodos (llamados 'Random Forest' y 'Support Vector Machine') se probaron con muestras de sangre de 29 pacientes con cáncer de hígado, 12 pacientes con cáncer de pulmón y cinco pacientes con cáncer de mama. Las pruebas se realizaron diez veces en cada muestra para validar los resultados. Los métodos 'Random Forest' y 'Support Vector Machine' tuvieron una tasa de error global (la probabilidad de que la prueba produzca un falso positivo) de 0,646 y 0,604 respectivamente, mientras que el nuevo programa registró una tasa de error menor de 0,265.
Un total de 25 de los 29 pacientes con cáncer de hígado y cinco de los 12 pacientes con cáncer de pulmón evaluados en este estudio tenían cánceres en estadio temprano, que el programa pudo detectar en el 80 por ciento de los casos. Aunque el nivel de ADN tumoral presente en la sangre es mucho menor durante las primeras etapas de estos cánceres, el programa todavía fue capaz de hacer un diagnóstico, lo que demuestra el potencial de este método para la detección temprana del cáncer, según los científicos.
El profesor Zhou matiza: 'Debido al número limitado de muestras de sangre, los resultados de este estudio son de evaluaciones de sólo en tres tipos de cáncer (mama, hígado y pulmón). En general, cuanto mayor sea la fracción de ADN del tumor en la sangre, más preciso era el resultado diagnóstico que generaba el programa. Por ello, los tumores en órganos con buena circulación, como el hígado o los pulmones, son más fáciles de diagnosticar temprano usando este método, que en órganos con menos circulación, como el pecho '.