Javier Collado

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Alvaro Sánchez. Investigadores del cáncer han combinado la ‘biopsia líquida’, las alteraciones epigenéticas y la inteligencia artificial para desarrollar un análisis de sangre para detectar y clasificar el cáncer en sus etapas más tempranas

Liderados por el investigador principal, el Dr. Daniel De Carvalho en el Princess Margaret Cancer Center, los hallazgos, publicados este pasado miércoles en Nature, describen no solo una forma de detectar el cáncer, sino que prometen ser capaces de encontrarlo antes cuando sea más fácil de tratar y mucho antes de que aparezcan los síntomas.

«Estamos muy emocionados en esta etapa», dice el Dr. De Carvalho. «Un problema importante en el cáncer es cómo detectarlo temprano. Ha sido un problema de ‘aguja en el pajar’ de cómo encontrar esa mutación específica de cáncer en la sangre, una en mil millones, especialmente en etapas anteriores, donde «La cantidad de ADN tumoral en la sangre es mínima».

Al perfilar las alteraciones epigenéticas en lugar de las mutaciones, el equipo pudo identificar miles de modificaciones únicas para cada tipo de cáncer. Luego, utilizando un enfoque de big data, aplicaron el aprendizaje automático para crear clasificadores capaces de identificar la presencia de ADN derivado del cáncer en muestras de sangre y determinar qué tipo de cáncer.

Básicamente, esto convierte el problema de ‘una aguja en el pajar’ en un ‘millar de agujas en el pajar’ más solucionable, donde la computadora solo necesita encontrar algunas agujas para definir qué pajar tiene agujas.

Los científicos rastrearon el origen y el tipo de cáncer comparando 300 muestras de tumores de pacientes de siete sitios de la enfermedad (pulmón, páncreas, colorrectal, mama, leucemia, vejiga y riñón) y muestras de donantes sanos con el análisis de ADN libre de células que circula en la sangre plasma. En cada muestra, el ADN plasmático «flotante» coincidía con el ADN del tumor. Desde entonces, el equipo ha ampliado la investigación y ahora ha perfilado y emparejado con éxito más de 700 muestras de tumores y sangre de más tipos de cáncer.

Más allá del laboratorio, los próximos pasos para validar aún más este enfoque incluyen el análisis de datos de estudios de investigación de salud de gran población que ya están en marcha en varios países, donde se recolectaron muestras de sangre de meses a años antes del diagnóstico de cáncer. Luego, el enfoque deberá validarse en última instancia en estudios prospectivos para la detección del cáncer.

El Dr. De Carvalho es un inmunólogo capacitado (Universidad de Sao Paulo, Brasil) con entrenamiento postdoctoral en epigenómica del cáncer (Universidad del Sur de California, EE. UU.) y cuya investigación se centra en la citada epigenética del cáncer. Es titular de la Cátedra de Investigación de Canadá en Epigenética del Cáncer y Terapia Epigenética y es Profesor Asociado en Epigenética del Cáncer, Departamento de Biofísica Médica, Universidad de Toronto.

La investigación fue apoyada por el Centro McLaughlin de la Universidad de Toronto, los Institutos Canadienses de Investigación en Salud, la Sociedad Canadiense de Cáncer, el Instituto de Investigación de Cáncer de Ontario a través de la Provincia de Ontario y la Fundación Princesa Margarita contra el Cáncer.

Referencias:

Shu Yi Shen, Rajat Singhania, Gordon Fehringer, Ankur Chakravarthy, Michael HA Roehrl, Dianne Chadwick, Philip C. Zuzarte, Ayelet Borgida, Ting Ting Wang, Tiantian Li, Olena Kis, Zhen Zhao, Anna Spreafico, Tiago da Silva Medina, Yadon Wang, David Roulois, Ilias Ettayebi, Zhuo Chen, Signy Chow, Tracy Murphy, Andrea Arruda, Grainne M. O’Kane, Jessica Liu, Mark Mansour, John D. McPherson, Catherine O’Brien, Natasha Leighl, Philippe L. Bedard , Neil Fleshner, Geoffrey Liu, Mark D. Minden, Steven Gallinger, Anna Goldenberg, Trevor J. Pugh, Michael M. Hoffman, Scott V. Bratman, Rayjean J. Hung, Daniel D. De Carvalho.

Detección y clasificación de tumores sensibles utilizando metilomas de ADN libres de células plasmáticas. Naturaleza, 2018; DOI: 10.1038 / s41586-018-0703-0

Red Universitaria de Salud. «Un nuevo enfoque para detectar el cáncer antes de los análisis de sangre». Ciencia diaria. ScienceDaily, 14 de noviembre de 2018. www.sciencedaily.com/releases/2018/11/181114132000.html