Paneles de proteínas en orina identifican cáncer de próstata
Por el equipo editorial de LabMedica en español Actualizado el 21 Jul 2016 |
Imagen: Una micrografía de un adenocarcinoma de próstata, de tipo acinar, el tipo más común de cáncer de próstata. Biopsia por aspiración, coloración con H&E (Fotografía cortesía de Nephron).
Una prueba de diagnóstico no invasiva para el cáncer de próstata se basa en firmas de proteínas que pueden diferenciar a los pacientes de los individuos sanos y aquellos con tumores agresivos de los que tienen crecimientos menos peligrosos.
Los investigadores en el Instituto de Ontario para la Investigación del Cáncer (Toronto, Canadá) y sus colegas, de la Universidad Red de Salud (Toronto, Canadá) y la Facultad de Medicina de Virginia (Norfolk, VA , EUA), utilizaron técnicas avanzadas de proteómica para generar información de la expresión para 624 proteínas obtenidas en las muestras de orina. Los análisis computacionales redujeron este número mediante la identificación de proteínas significativamente expresadas, diferencialmente, y finalmente caracterizaron un conjunto de seis biomarcadores de proteínas para el diagnóstico y un conjunto de siete biomarcadores de proteínas para el pronóstico del cáncer de próstata.
“Lo sorprendente de estas firmas es que su tasa de precisión es tan bueno o mejor que las pruebas invasivas que se utilizan hoy en día, con muchos menos inconvenientes”, dijo el autor contribuyente, el Dr. Paul Boutros, un investigador principal en el Instituto para la Investigación del Cáncer de Ontario. “Pueden reemplazar a los métodos invasivos y costosos, incómodos con algo mucho más fácil y más simple. Este tipo de prueba, barata, no invasiva, podría permitirles a los pacientes ser cribados con mucha más frecuencia, lo que permite un control más exacto del cáncer no agresivo de los pacientes con el tiempo, evitándoles biopsias a los paciente, pruebas de imagenología e incluso cirugías innecesarias”.
La prueba fue descrita en detalle en un artículo publicado en la edición digital del 28 de junio de 2016, de la revista Nature Communications.
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