Una sola prueba de sangre permite detección temprana de múltiples tipos de cáncer

La detección temprana sigue siendo clave para tratar con éxito muchos tipos de cáncer, y la detección temprana a través del ADN libre de células (ADNlc) que circula en el torrente sanguíneo, la llamada "biopsia líquida", se ha convertido en un punto central de investigación. Se ha demostrado que la metilación del ADN libre de células es uno de los biomarcadores más prometedores para la detección temprana del cáncer. Sin embargo, las firmas de las aberraciones de ADNlc de diversos tipos, subtipos, etapas y etiologías de cáncer son heterogéneas, lo que genera desafíos en la identificación de marcadores de metilación adecuados para la detección temprana. Esto es especialmente preocupante porque los tamaños de muestra actualmente disponibles son pequeños en comparación con la diversidad de enfermedades y la población de pacientes (edad, sexo, etnia y comorbilidad). La creación de perfiles de metiloma de ADNlc puede abordar este desafío, ya que retiene los perfiles epigenéticos de anomalías del cáncer en todo el genoma, lo que permite que los modelos de clasificación aprendan y exploten nuevas características significativas a medida que crecen las cohortes de entrenamiento, además de expandir su alcance a más tipos de cáncer. Sin embargo, la forma convencional de perfilar el metiloma de ADN libre de células (secuenciación del genoma completo por bisulfito ) tiene un costo prohibitivo para uso clínico.

Ahora, investigadores del Centro Oncológico Integral Jonsson de UCLA (Los Ángeles, CA, EUA) y organizaciones colaboradoras han informado resultados exitosos de un sistema experimental de detección de cáncer que parece haber superado estos desafíos de una manera novedosa y rentable. Su trabajo destaca un método que ofrece un ahorro de costos de más de 12 veces en comparación con los métodos convencionales para secuenciar el metiloma de ADNlc, junto con un modelo computacional para extraer información de esta secuenciación de ADN para ayudar a la detección y el diagnóstico tempranos.

Los investigadores de la UCLA se centran en la medicina de precisión, el uso de la información genómica de los pacientes para desarrollar tratamientos más personalizados y específicos, y el análisis de grandes biodatos para integrar datos complejos de varias plataformas y modalidades en métodos prácticos que se pueden usar en entornos clínicos. Para este estudio, el equipo puso a prueba su nuevo método para ver si podía detectar con precisión cuatro tipos de cáncer comúnmente diagnosticados (cáncer de colon, hígado, pulmón y estómago) y hacerlo en etapas tempranas.

Los investigadores recolectaron muestras de sangre de 408 participantes del estudio y aplicaron su análisis de sangre basado en metiloma, que puede identificar una amplia gama de marcadores para diferentes tipos de cáncer y posibles causas. De ellos, 217 eran pacientes con cáncer y 191 eran sujetos de control sin cáncer. Las muestras se recolectaron en los hospitales de la UCLA o se compraron en laboratorios comerciales para lograr la validación de fuentes cruzadas. Los investigadores también realizaron validaciones entre lotes, validaciones por edad y validaciones independientes para evitar sesgos en el estudio.

Después de la recompilación y las medidas de validación, los investigadores ingresaron los datos en su sofisticado modelo informático para medir su precisión no solo en la detección del cáncer, sino también en la ubicación específica del tumor, denominada "tejido de origen". Su modelo tuvo una precisión del 80,7 % en la detección de cánceres en todas las etapas y una precisión del 74,5 % en la detección de cánceres en etapa temprana, aquellos en las etapas I o II, con una especificidad de poco menos del 98 %. Solo hubo una muestra normal clasificada incorrectamente (falso positivo). Para la precisión del tejido de origen, el modelo identificó correctamente la ubicación del tumor con una precisión promedio del 89,1 % para todas las etapas del cáncer y alrededor del 85 % en pacientes en etapa temprana.

"Nuestro método, cfMethyl-seq, hace que la secuenciación de metilomas de ADNlc sea una opción viable para uso clínico", dijo Xianghong "Jasmine" Zhou, profesora de patología y medicina de laboratorio en UCLA y autora correspondiente del estudio. “A pesar de los desafíos inherentes, nuestro estudio muestra un excelente potencial para el diagnóstico temprano preciso de ciertos tipos de cáncer a partir de un solo análisis de sangre”.

“La clave para la detección temprana del cáncer es identificar los verdaderos biomarcadores del cáncer, lo que requiere una gran cohorte de muestras de entrenamiento para cubrir la heterogeneidad del cáncer y la población, especialmente para la detección pancancerosa. Nuestro métod de metiloma de ADNlc permite la inclusión de nuevos marcadores y una mejor ponderación de los marcadores existentes a medida que crecen las cohortes de entrenamiento. De hecho, nuestros datos muestran que a medida que aumenta el tamaño de las muestras de entrenamiento, el poder de detección de nuestro método continúa aumentando”, agregó Zhou, quien es miembro del Programa de Regulación Genética del Centro Oncológico Integral Jonsson de la UCLA. "Con su secuenciación de metilomas rentable, cfMethyl-seq realmente puede facilitar un enfoque de big data para la detección del cáncer".

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Centro Oncológico Integral Jonsson de la UCLA