Prueba simple en orina mejora la detección del cáncer suprarrenal de manera significativa
Por el equipo editorial de LabMedica en español Actualizado el 03 Aug 2020 |

Imagen: El espectrómetro de masas Xevo con un sistema de cromatografía Acquity de ultra alto rendimiento (Fotografía cortesía de Waters Corporation).
El pronóstico para los pacientes con carcinoma cortical suprarrenal (CCA), una masa suprarrenal cancerosa, es malo, y la curación solo se puede lograr mediante la detección temprana y la cirugía. El descubrimiento incidental de una masa suprarrenal a menudo desencadena exámenes adicionales para determinar si la masa es cancerosa.
Los procedimientos de imagenología, como las tomografías computarizadas y las resonancias magnéticas, se usan en la práctica clínica con frecuencia creciente y, a menudo, conducen de manera incidental al descubrimiento de un nódulo en las glándulas suprarrenales, detectado en promedio en el 5% de las exploraciones. Estos llamados incidentalomas suprarrenales son en su mayoría inofensivos, pero una vez que se ha descubierto una masa suprarrenal, es importante excluir el cáncer suprarrenal y el exceso de hormonas suprarrenales.
Un equipo de endocrinólogos con sede en la Universidad de Birmingham (Birmingham, Reino Unido) y sus asociados internacionales, estudiaron a más de dos mil pacientes con tumores suprarrenales recién diagnosticados de 14 centros de la Red Europea para el Estudio de Tumores Suprarrenales (ENSAT). Evaluaron la exactitud de las estrategias de diagnóstico por imagenología, basadas en el diámetro máximo del tumor (≥4 cm versus <4 cm), las características de imagen (positiva versus negativa) y la metabolómica de esteroides en orina (riesgo bajo, medio o alto de CCA), por separado y en combinación, utilizando un estándar de referencia de histopatología e investigaciones de seguimiento.
Los participantes inscritos recolectaron una muestra de orina de 24 horas que se usó para el perfil multiesteroide mediante cromatografía líquida-espectrometría de masas en tándem (LC-MS/MS), con cuantificación de 15 metabolitos de esteroides en orina y la aplicación de un algoritmo de aprendizaje automático. Para analizar los esteroides se utilizó un espectrómetro de masas Xevo, con un sistema de cromatografía Acquity de ultra alto rendimiento (Waters, Milford, MA, EUA) con una columna HSS T3, 1,8 µm, 1,2 × 50 mm (calentada a 60°C). El algoritmo se desarrolló aplicando la cuantificación generalizada del vector de aprendizaje de matriz a los datos de excreción de esteroides de una cohorte retrospectiva de 139 pacientes con masas suprarrenales (40 CCA y 99 adenomas adrenocorticales [AAC]) medidos retrospectivamente mediante el uso del método LC-MS/MS utilizado en el estudio.
Los científicos informaron que, de 2.169 participantes reclutados entre el 17 de enero de 2011 y el 15 de julio de 2016, incluyeron 2.017 de 14 centros especializados en 11 países en el análisis final y 98 (4,9%) tenían CCA confirmado histopatológica o clínica y bioquímicamente. Un resultado de la metabolómica de los esteroides en la orina que indica un alto riesgo de CCA tuvo un valor predictivo positivo (VPP) de 34,6%. Cuando se combinaron las tres pruebas, en el orden del diámetro del tumor, las características positivas de las imágenes y la metabolómica de los esteroides en la orina, 106 (5,3%) participantes tuvieron el resultado de un diámetro máximo del tumor de 4 cm o más, las características positivas de las imágenes y la metabolómica de los esteroides en la orina indicaron alto riesgo de CCA, para el cual el VPP fue 76,4%.
Wiebke Arlt, MD, DSc, FRCP, profesor de medicina y autor principal del estudio, dijo: “La introducción de este nuevo método de prueba en la práctica clínica de rutina permitirá un diagnóstico más rápido para las personas con masas suprarrenales cancerosas. Esperamos que los resultados de este estudio puedan conducir a una disminución significativa en la carga del paciente y una reducción en los costos de atención médica, no solo reduciendo el número de cirugías innecesarias para las personas con masas benignas, sino también limitando el número de procedimientos de imagenología que se requieren”. El estudio fue publicado el 23 de julio de 2020 en la revista The Lancet Diabetes & Endocrinology.
Enlace relacionado:
Universidad de Birmingham
Waters
Los procedimientos de imagenología, como las tomografías computarizadas y las resonancias magnéticas, se usan en la práctica clínica con frecuencia creciente y, a menudo, conducen de manera incidental al descubrimiento de un nódulo en las glándulas suprarrenales, detectado en promedio en el 5% de las exploraciones. Estos llamados incidentalomas suprarrenales son en su mayoría inofensivos, pero una vez que se ha descubierto una masa suprarrenal, es importante excluir el cáncer suprarrenal y el exceso de hormonas suprarrenales.
Un equipo de endocrinólogos con sede en la Universidad de Birmingham (Birmingham, Reino Unido) y sus asociados internacionales, estudiaron a más de dos mil pacientes con tumores suprarrenales recién diagnosticados de 14 centros de la Red Europea para el Estudio de Tumores Suprarrenales (ENSAT). Evaluaron la exactitud de las estrategias de diagnóstico por imagenología, basadas en el diámetro máximo del tumor (≥4 cm versus <4 cm), las características de imagen (positiva versus negativa) y la metabolómica de esteroides en orina (riesgo bajo, medio o alto de CCA), por separado y en combinación, utilizando un estándar de referencia de histopatología e investigaciones de seguimiento.
Los participantes inscritos recolectaron una muestra de orina de 24 horas que se usó para el perfil multiesteroide mediante cromatografía líquida-espectrometría de masas en tándem (LC-MS/MS), con cuantificación de 15 metabolitos de esteroides en orina y la aplicación de un algoritmo de aprendizaje automático. Para analizar los esteroides se utilizó un espectrómetro de masas Xevo, con un sistema de cromatografía Acquity de ultra alto rendimiento (Waters, Milford, MA, EUA) con una columna HSS T3, 1,8 µm, 1,2 × 50 mm (calentada a 60°C). El algoritmo se desarrolló aplicando la cuantificación generalizada del vector de aprendizaje de matriz a los datos de excreción de esteroides de una cohorte retrospectiva de 139 pacientes con masas suprarrenales (40 CCA y 99 adenomas adrenocorticales [AAC]) medidos retrospectivamente mediante el uso del método LC-MS/MS utilizado en el estudio.
Los científicos informaron que, de 2.169 participantes reclutados entre el 17 de enero de 2011 y el 15 de julio de 2016, incluyeron 2.017 de 14 centros especializados en 11 países en el análisis final y 98 (4,9%) tenían CCA confirmado histopatológica o clínica y bioquímicamente. Un resultado de la metabolómica de los esteroides en la orina que indica un alto riesgo de CCA tuvo un valor predictivo positivo (VPP) de 34,6%. Cuando se combinaron las tres pruebas, en el orden del diámetro del tumor, las características positivas de las imágenes y la metabolómica de los esteroides en la orina, 106 (5,3%) participantes tuvieron el resultado de un diámetro máximo del tumor de 4 cm o más, las características positivas de las imágenes y la metabolómica de los esteroides en la orina indicaron alto riesgo de CCA, para el cual el VPP fue 76,4%.
Wiebke Arlt, MD, DSc, FRCP, profesor de medicina y autor principal del estudio, dijo: “La introducción de este nuevo método de prueba en la práctica clínica de rutina permitirá un diagnóstico más rápido para las personas con masas suprarrenales cancerosas. Esperamos que los resultados de este estudio puedan conducir a una disminución significativa en la carga del paciente y una reducción en los costos de atención médica, no solo reduciendo el número de cirugías innecesarias para las personas con masas benignas, sino también limitando el número de procedimientos de imagenología que se requieren”. El estudio fue publicado el 23 de julio de 2020 en la revista The Lancet Diabetes & Endocrinology.
Enlace relacionado:
Universidad de Birmingham
Waters
Últimas Patología noticias
- Innovador algoritmo de triaje del dolor torácico transforma la atención cardíaca
- Enfoque de biopsia líquida basado en IA revolucionará detección del cáncer cerebral
- Análisis de imágenes de patología digital con IA mejora subtipificación del sarcoma pediátrico
- Modelo de IA predice respuesta a terapia contra cáncer de riñón
- Kits de ensayo de enzima DUB sensibles y específicos requieren configuración mínima sin preparación del sustrato
- Primer modelo de IA para diagnóstico de cáncer de tiroides con precisión superior al 90 %
- Enfoque diagnóstico innovador mejora significativamente la detección de tuberculosis
- Método de detección rápido, ultrasensible y sin PCR hace el análisis genético más accesible
- Prueba de saliva más precisa para identificar riesgo de cáncer de próstata
- Nanotecnología del ADN aumenta sensibilidad de tiras reactivas
- Nuevo método basado en aprendizaje automático detecta contaminación microbiana en cultivos celulares
- Nuevo método con corrección de errores detecta cáncer únicamente en muestras de sangre
- Algoritmo "detector de metales" consigue tumores vulnerables
- Nueva técnica identifica y clasifica subtipos de células de cáncer de páncreas
- Imágenes avanzadas revelan mecanismos que causan enfermedades autoinmunes
- Modelo de IA predice eficazmente resultados de pacientes con cáncer de pulmón
Canales
Diagnóstico Molecular
ver canal
Innovadora prueba de diagnóstico molecular señala con precisión principal causa genética de EPOC
La enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC) y la deficiencia de alfa-1 antitripsina (DAAT) son afecciones que pueden causar dificultades respiratorias, pero difieren en su origen y herencia.... Más
Prueba diagnóstica de sangre detecta espondiloartritis axial
La espondiloartritis axial (EspAax) es una enfermedad autoinmune inflamatoria crónica que suele afectar a las personas durante sus años más productivos, y cuyos síntomas suelen manifestarse antes de los 45 años.... MásHematología
ver canal
Primera prueba de monitorización de heparina POC proporciona resultados rápidos
La dosificación de heparina requiere un manejo cuidadoso para evitar complicaciones hemorrágicas y de coagulación. En situaciones de alto riesgo, como la oxigenación por membrana... Más
Nuevo sistema de puntuación predice riesgo de cáncer a partir de un trastorno sanguíneo común
La citopenia clonal de significado incierto (CCSI) es un trastorno sanguíneo común en adultos mayores, caracterizado por mutaciones en las células sanguíneas y un recuento ... MásInmunología
ver canal
Prueba de células madre predice resultado del tratamiento en cáncer de ovario resistente al platino
El cáncer de ovario epitelial suele responder inicialmente a la quimioterapia, pero con el tiempo, el tumor desarrolla resistencia a la terapia, lo que provoca su recrecimiento. Esta resistencia... Más
Análisis de sangre con aprendizaje automático predice respuesta a inmunoterapia en pacientes con linfoma
La terapia de células T con receptores de antígenos quiméricos (CAR) se ha convertido en uno de los avances recientes más prometedores en el tratamiento de los cánceres... MásMicrobiología
ver canal
Prueba molecular de heces muestra potencial para diagnosticar tuberculosis en adultos con VIH
La tuberculosis (TB), causada por la bacteria Mycobacterium tuberculosis, provocó 1,25 millones de muertes en 2023, de las cuales el 13 % se produjeron en personas con VIH. El principal método... Más
Nueva prueba diagnostica meningitis bacteriana con rapidez y precisión
La meningitis bacteriana es una afección potencialmente mortal: uno de cada seis pacientes fallece y la mitad de los supervivientes experimentan síntomas persistentes. Por lo tanto, un d... MásPatología
ver canal
Innovador algoritmo de triaje del dolor torácico transforma la atención cardíaca
Las enfermedades cardiovasculares son responsables de un tercio de las muertes en todo el mundo, y el dolor torácico es la segunda causa más común de visitas a urgencias.... Más
Enfoque de biopsia líquida basado en IA revolucionará detección del cáncer cerebral
Detectar cánceres cerebrales sigue siendo extremadamente difícil, ya que muchos pacientes solo reciben un diagnóstico en etapas avanzadas, tras la aparición de síntomas... MásTecnología
ver canal
Algoritmos predictivos avanzados identifican pacientes con cáncer no diagnosticado
Dos algoritmos predictivos avanzados recientemente desarrollados aprovechan el estado de salud de una persona y los resultados de análisis de sangre básicos para predecir con precisión... Más
Algoritmo de firma de luz permite diagnósticos médicos más rápidos y precisos
Cada material o molécula interactúa con la luz de forma única, creando un patrón distintivo, similar a una huella dactilar. La espectroscopia óptica, que consiste en... MásIndustria
ver canal
Cepheid y Oxford Nanopore se unen para desarrollar soluciones con secuenciación automatizada
Cepheid (Sunnyvale, CA, EUA), una empresa líder en diagnóstico molecular, y Oxford Nanopore Technologies (Oxford, Reino Unido), la empresa detrás de una nueva generación de... Más