Investigadores en los Estados Unidos han desarrollado un programa de computadora que puede detectar el cáncer e identificar simultáneamente en qué parte del cuerpo se encuentra el cáncer, a partir de la muestra de sangre de un paciente. El programa se describe en una investigación publicada esta semana en la revista de acceso abierto Biología del genoma .
La profesora Jasmine Zhou, coautora principal de la Universidad de California en Los Ángeles, dijo: "El diagnóstico no invasivo del cáncer es importante, ya que permite el diagnóstico temprano del cáncer, y cuanto antes se detecta el cáncer, mayorprobabilidad que tiene un paciente de vencer la enfermedad. Hemos desarrollado una prueba por computadora que puede detectar el cáncer, y también identificar el tipo de cáncer, a partir de una sola muestra de sangre. La tecnología está en su infancia y requiere más validación, pero el potenciallos 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, recopilados por los autores. Se conoce el ADN de las células tumoralesterminar en el torrente sanguíneo en las primeras etapas del cáncer, por lo que ofrece un objetivo único para la detección temprana de la enfermedad.
El profesor Zhou explicó: "Creamos una base de datos de marcadores epigenéticos, específicamente patrones de metilación, que son comunes en muchos tipos de cáncer y también específicos de cánceres que se originan en tejidos específicos, como el pulmón o el hígado. También compilamos lo mismo"huella molecular 'para muestras no cancerosas, por lo que teníamos una huella de referencia para comparar las muestras de cáncer. Estos marcadores se pueden utilizar para deconvolucionar el ADN que se encuentra libremente en la sangre en ADN tumoral y ADN no tumoral ".
En este estudio, el nuevo programa informático 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 5 pacientes con cáncer de mama. Las pruebas se realizaron 10 veces encada muestra para validar los resultados. Los métodos Random Forest y Support Vector Machine tuvieron una tasa de error general la probabilidad de que la prueba produzca un falso positivo de 0.646 y 0.604 respectivamente, mientras que el nuevo programa obtuvo una tasa de error más baja de 0.265.
Veinticinco de los 29 pacientes con cáncer de hígado y 5 de cada 12 pacientes con cáncer de pulmón evaluados en este estudio tenían cánceres en etapa temprana, que el programa pudo detectar en el 80% de los casos. Aunque el nivel de ADN tumoral presente enla sangre es mucho más baja durante las primeras etapas de estos cánceres, el programa aún pudo hacer un diagnóstico que demuestra el potencial de este método para la detección temprana del cáncer, según los investigadores.
El profesor Zhou agregó: "Debido al número limitado de muestras de sangre, los resultados de este estudio se evalúan solo en tres tipos de cáncer mama, hígado y pulmón. En general, cuanto mayor es la fracción de ADN tumoral en la sangre, lamás preciso fue el programa en producir un resultado de diagnóstico. Por lo tanto, los tumores en órganos que circulan bien, como el hígado o los pulmones, son más fáciles de diagnosticar temprano utilizando este método, que en órganos menos circulados como la mama ".
Fuente de la historia :
Materiales proporcionados por BioMed Central . Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
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