Análisis de sangre con IA permite detectar, analizar y perfilar tumores cancerosos
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Por el equipo editorial de LabMedica en español Actualizado el 11 Dec 2024 |

Las firmas mutacionales son cambios en los patrones de ADN causados por los efectos del cáncer en las células del cuerpo. Estas firmas pueden proporcionar información valiosa sobre el cáncer, como las posibles causas de su desarrollo y qué terapias pueden ser más eficaces. Actualmente, para obtener esta información es necesario secuenciar todo el genoma de una biopsia de tejido del cáncer, que luego se compara con la muestra de ADN normal del paciente. Una biopsia estándar que implica la extracción de tejido o células es costosa y lleva mucho tiempo, y también puede ser difícil recolectar muestras de tejido para la biopsia, especialmente cuando el tumor está ubicado en áreas de difícil acceso.
Los investigadores del Centro Oncológico Peter MacCallum (Victoria, Australia) han desarrollado un método que utiliza el ADN tumoral circulante (ADNtc) de la sangre de un paciente para detectar cambios en el ADN relacionados con el cáncer. Su innovador enfoque, conocido como MisMatchFinder, utiliza un algoritmo para identificar estos cambios a través de un simple análisis de sangre. Este método, publicado en Nature Communications, ofrece el potencial de hacer que la secuenciación del genoma sea más accesible y eficiente, permitiendo planes de tratamiento más rápidos y personalizados para los pacientes con cáncer. Además, podría revolucionar el seguimiento del cáncer al rastrear los cambios en la enfermedad a lo largo del tiempo, eliminando la necesidad de biopsias repetidas.
“Es emocionante que esta nueva metodología nos permita observar lo que le sucede al tumor en distintos momentos”, afirmó la coautora del estudio, la Dra. Dineika Chandrananda. “MisMatchFinder aporta avances considerables a la clínica y tiene el potencial de proporcionar nuevos conocimientos sobre el uso de firmas mutacionales. Creemos que este conocimiento ayudará a orientar e informar las decisiones clínicas para optimizar las estrategias de tratamiento del cáncer basadas en la investigación”.
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