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(Noticias de Nanowerk) Los análisis de sangre, simples, no invasivos y económicamente viables, prometen ser el próximo gran hito en el diagnóstico del cáncer. Sin embargo, la mayoría de estas pruebas, conocidas como biopsias líquidas, actualmente no son lo suficientemente confiables para un uso generalizado. Un nuevo enfoque de parámetros múltiples desarrollado en el Instituto de Ciencias Weizmann podría conducir a un análisis de sangre que diagnosticará el cáncer con una precisión sin precedentes.
Este estudio será publicado en biotecnología natural («Análisis epigenético multiplexado de una sola molécula de nucleosomas aislados en plasma para el diagnóstico del cáncer»).
«Muchos de los métodos convencionales clínicamente disponibles en la actualidad para detectar y diagnosticar el cáncer son invasivos e incómodos», explica el Dr. Departamento de Inmunología y Biología Regenerativa de Efrat Shema von Weizmann, quien dirigió el equipo de investigación.
La toma de muestras de biopsia con aguja, endoscopia o cirugía puede ser dolorosa y, a veces, riesgosa, y las pruebas de diagnóstico por la imagen, como la resonancia magnética o la tomografía por emisión de positrones, requieren equipos costosos y voluminosos que no están ampliamente disponibles. Los análisis de sangre efectivos para la detección o el diagnóstico del cáncer podrían ser una alternativa atractiva.
«Eliminar los síntomas significa que es menos probable que las personas eviten las pruebas, y es más probable que sus cánceres se detecten antes», dice Vadim Fedyuk, quien codirigió el estudio con su compañero de estudios Nir Erez.
La idea de diagnosticar el cáncer mediante biopsias líquidas surgió del hecho de que la sangre contiene ADN y proteínas que flotan libremente, que son secretadas por las células sanguíneas muertas en personas sanas, y también por las células tumorales muertas en pacientes con cáncer. «Algunos de los subproductos de la destrucción celular, incluidos el ADN y las proteínas del cáncer, se liberan en el torrente sanguíneo y sabemos cómo recolectarlos y analizarlos», dice Shema.
Varios análisis de sangre para el cáncer se encuentran en las últimas etapas de desarrollo, pero la mayoría tiene inconvenientes que pueden limitar su uso. Cuando se desarrollaron por primera vez pruebas de este tipo, buscaban signos genéticos de cáncer, es decir, mutaciones, pero podrían ser difíciles de detectar porque los segmentos mutados constituyen solo una pequeña fracción del ADN que circula libremente.
Además, estas mutaciones no siempre conducen al cáncer y también pueden estar presentes en personas sanas. Más recientemente, los enfoques de biopsia líquida han comenzado a depender de la epigenética, o modificaciones del genoma celular que no implican mutaciones en el ADN, por ejemplo, etiquetas químicas que se adhieren a la molécula de ADN y alteran la expresión génica.
Estos enfoques también se han estancado, ya sea porque requieren cantidades excesivas de sangre o porque buscan un cambio epigenético único que no puede proporcionar resultados suficientemente confiables.
En el nuevo estudio, Shema se propuso repensar este análisis epigenético, con el objetivo de desarrollar uno que se base en una pequeña muestra de sangre para evaluar múltiples parámetros epigenéticos. Se basó en un método para obtener imágenes de moléculas individuales que desarrolló durante su investigación postdoctoral en la Escuela de Medicina de Harvard y el Instituto Broad.
El método permite un mapeo epigenético preciso con muy poca materia prima utilizando un microscopio de fluorescencia. Por ejemplo, se puede usar para indicar marcas epigenéticas en nucleosomas, piezas de ADN envueltas alrededor de «carretes» de proteínas. Estos pueden ingresar al torrente sanguíneo como restos flotantes cuando las células se destruyen, por lo que Shema argumentó que los millones de nucleosomas que se encuentran en la sangre podrían analizarse para detectar el cáncer.
Usando el método de imagen de molécula única de Shema, Fedyuk y Erez y sus colegas compararon los nucleosomas en la sangre de 30 personas sanas con los de 60 pacientes con diferentes etapas de cáncer colorrectal. Descubrieron que los nucleosomas de los dos grupos se caracterizaban por patrones muy diferentes de marcado epigenético. Este análisis incluyó seis modificaciones epigenéticas diferentes asociadas con el cáncer, así como una variedad de otros indicadores de cáncer, incluidos segmentos de proteínas de tumores muertos que son indetectables con tecnologías convencionales.
A continuación, los científicos, en colaboración con el profesor Guy Ron del Instituto de Física Racah de la Universidad Hebrea de Jerusalén, combinaron sus conocimientos sobre la biología molecular del cáncer con algoritmos de inteligencia artificial y aplicaron el aprendizaje automático a los grandes conjuntos de datos resultantes enviados a los dos grupos El análisis no solo se realizó para todos estos marcadores de cáncer, sino también para las combinaciones y relaciones entre ellos. Para garantizar que sus hallazgos no se limiten al cáncer colorrectal, los científicos también aplicaron su tecnología para comparar los nucleosomas sanguíneos de voluntarios sanos con los de 10 pacientes con cáncer de páncreas.
«Nuestro algoritmo fue capaz de reconocer la diferencia entre el grupo sano y el de pacientes con una certeza récord para estudios de este tipo, con una precisión del 92 por ciento», dice Shema. Los científicos llaman a la nueva tecnología EPINUC, acrónimo de «Epigenetics of Plasma-Isolated Nucleosomes».
Si están respaldados por estudios que involucren a un mayor número de pacientes, estos resultados podrían conducir a un análisis de sangre multiparamétrico para detectar y diagnosticar el cáncer que requiere menos de 1 ml de sangre. En el futuro, debido al nivel de detalle del análisis, los resultados de este análisis de sangre también podrían hacer avanzar la medicina personalizada al sugerir los mejores tratamientos para cada paciente individual.
Shema resume: «Hemos logrado una prueba de concepto exitosa para nuestro método, que ahora debe confirmarse en estudios clínicos. En el futuro, nuestro enfoque de parámetros múltiples se puede utilizar para diagnosticar no solo diferentes tipos de cáncer, sino también otras enfermedades que dejan rastros en la sangre, como enfermedades autoinmunes o enfermedades del corazón”.
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