Un nuevo test de sangre detecta siete tipos de cáncer con una única muestra

DELFI, desarrollada por investigadores del Centro de Cáncer Kimmel de Johns Hopkins (EE.UU.), también obtuvo buenos resultados en las pruebas de muestras de sangre de 215 individuos sanos, con solo 4 casos de falsos positivos. La prueba utiliza el aprendizaje automático , un tipo de inteligencia artificial, para identificar patrones anormales de fragmentos de ADN en la sangre de pacientes con cáncer. Al estudiar estos patrones, los investigadores dijeron que podían identificar el tejido de origen del cáncer en hasta el 75% de los casos.

Los análisis de sangre, también llamadas ‘biopsias líquidas’ , buscan mutaciones, que son cambios en la secuencia del ADN dentro de una célula cancerosa, o para la metilación, una reacción química en la que se agrega un grupo metilo al ADN, explica el autor del estudio Victor E. Velculescu. Sin embargo, no todos los pacientes con cáncer tienen alteraciones detectables con estos métodos , y existe una gran necesidad de métodos mejorados para la detección temprana del cáncer.

DELFI propone un enfoque diferente: estudia la forma en que el ADN se empaqueta dentro del núcleo de una célula al observar en la sangre el tamaño y la cantidad de ADN de diferentes regiones del genoma en busca de pistas sobre ese paquete.

Los núcleos de células sanas empaquetan el ADN como una ‘maleta’ bien organizada en la que las diferentes regiones del genoma se colocan cuidadosamente en varios compartimentos, explica Alessandro Leal, autor principal del estudio. Por el contrario, «los núcleos de las células cancerosas se parecen más a maletas desorganizadas , con elementos de todo el genoma arrojados al azar».

«Por diversas razones, un genoma de cáncer está desorganizado en la forma en que está empaquetado, lo que significa que cuando las células cancerosas mueren, liberan su ADN de forma caótica en el torrente sanguíneo », añade Jillian Phallen, autora principal del estudio. «Al examinar este ADN libre de células (cfDNA), DELFI ayuda a identificar la presencia del cáncer al detectar anomalías en el tamaño y la cantidad de ADN en diferentes regiones del genoma en función de cómo está empaquetado».

A pesar de que el potencial de esta nueva prueba debe validarse más en estudios, los investigadores creen que podría utilizarse para detectar el cáncer mediante la extracción de una muestra de sangre de un individuo, extrayendo el ADNfc, estudiando sus secuencias genéticas y determinando el perfil de fragmentación de la cfDNA.

El patrón de fragmentación de todo el genoma de un individuo se puede comparar con las poblaciones de referencia para determinar si el patrón es probablemente sano o derivado del cáncer.

Además, subraya Robert B. Scharpf, autor principal del estudio, debido a que los patrones de fragmentación del genoma pueden revelar diferencias asociadas con tejidos específicos, «estos patrones, cuando se encuentran derivados del cáncer, también pueden indicar el origen del cáncer, como el de mama, colon o pulmón».

La prueba es capaz de analizar simultáneamente millones de secuencias de cientos a miles de regiones en el genoma , identificando anomalías específicas de tumores a partir de pequeñas cantidades de ADNfc, afirma Scharpf.

Usando DELFI, los investigadores encontraron que los perfiles de fragmentación de ADNc de genoma son diferentes entre los pacientes con cáncer y los individuos sanos. En los pacientes con cáncer, señala Stephen Cristiano, autor principal del estudio «los patrones de fragmentación en el ADNcf parecen ser el resultado de mezclas de ADN liberadas tanto de la sangre como de las células tumorales, y muestran múltiples diferencias genómicas distintas con aumentos y disminuciones en el tamaño de los fragmentos en diferentes regiones».

En el estudio actual, los investigadores de Johns Hopkins trabajaron con colegas de instituciones de EE. UU, Dinamarca y los Países Bajos para realizar una secuenciación del genoma completo de baja cobertura de cfDNA de 208 pacientes con cáncer : 54 con cáncer de mama, 27 con cáncer colorrectal, 12 con cáncer de pulmón, 28 con cáncer de ovario, 34 con cáncer pancreático, 27 con cáncer gástrico y 26 con cáncer del conducto biliar. También realizaron la secuenciación del genoma completo para analizar el ADNcn de 215 individuos sanos.

Todas las muestras de pacientes con cáncer se obtuvieron antes de cualquier tratamiento, y la mayoría de las muestras (183) procedían de personas cuya enfermedad podía tratarse con extirpación quirúrgica de los tumores.

Los investigadores informan que los individuos sanos tenían perfiles de fragmentación similares, mientras que los pacientes con cáncer tenían perfiles de fragmentación más variables que tenían menos probabilidades de coincidir con los perfiles sanos.

DELFI detectó el cáncer en el 73% de los pacientes con cáncer en general, mientras que clasificó incorrectamente a cuatro de 215 individuos sanos (98% de especificidad). También se encontró que la prueba tenía una precisión del 61% -75% en la identificación del tejido de origen del ADNcfc. Cuando se combinaron DELFI y los análisis de cfDNA basados en la mutación, los investigadores pudieron detectar con precisión el 91% de los pacientes con cáncer.

Debido a que la prueba es fácil de administrar y emplea métodos de laboratorio sencillos y económicos, Velculescu espera que sea más rentable que otras pruebas de detección de cáncer, incluidas las actuales de cfDNA.