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Análisis sanguíneo detecta cánceres en etapa temprana midiendo inestabilidad epigenética

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 06 Feb 2026

Los cánceres en etapa temprana son notoriamente difíciles de detectar debido a que los cambios moleculares son sutiles y a menudo pasan desapercibidos para las herramientas de detección existentes. Muchas biopsias líquidas se basan en la medición de cambios absolutos en la metilación del ADN, pero estas señales pueden variar considerablemente entre poblaciones y perder precisión fuera de cohortes estrictamente definidas. Los investigadores han demostrado que centrarse en la variación aleatoria en la metilación del ADN, una característica del desarrollo temprano del cáncer, permite distinguir con mayor fiabilidad los cánceres tempranos del tejido sano. Esta estrategia permite una detección altamente precisa de la enfermedad en etapa temprana con un simple análisis de sangre.

Investigadores del Centro Oncológico Kimmel de Johns Hopkins (Baltimore, MD, EUA) han desarrollado un nuevo marco de biopsia líquida basado en una métrica denominada Índice de Inestabilidad Epigenética (IIE), que cuantifica la variación estocástica en la metilación del ADN en lugar de los niveles absolutos de metilación. Este enfoque está diseñado para ser más universal y menos dependiente de perfiles de referencia específicos de la población, lo que aborda una limitación clave de los diagnósticos actuales basados en la metilación.


Imagen: el método de biopsia líquida mide la aleatoriedad en los patrones de metilación del ADN para detectar señales de cáncer en etapa temprana en la sangre (fotografía cortesía de 123RF)
Imagen: el método de biopsia líquida mide la aleatoriedad en los patrones de metilación del ADN para detectar señales de cáncer en etapa temprana en la sangre (fotografía cortesía de 123RF)

Para desarrollar el método, el equipo analizó datos públicos de metilación del ADN de 2.084 muestras de cáncer que abarcan múltiples tipos de tumores. A partir de estos conjuntos de datos, identificaron 269 islas CpG que capturan la mayor parte de la variabilidad de la metilación en los distintos tipos de cáncer. Estas regiones sirvieron de base para entrenar un modelo de aprendizaje automático que permitiera distinguir las señales de ADN libre de células derivadas del cáncer de la variación de fondo en muestras de sangre.

Al aplicarlo a datos sanguíneos, el método EII demostró un excelente rendimiento en la detección de cánceres en etapa temprana. En el adenocarcinoma de pulmón, el método identificó la enfermedad en etapa IA con una sensibilidad del 81 % y una especificidad del 95 %. En el caso del cáncer de mama en etapa temprana, la prueba alcanzó una sensibilidad de aproximadamente el 68 % con el mismo umbral de especificidad, según los hallazgos publicados en Clinical Cancer Research.

Además del cáncer de pulmón y mama, el método EII también demostró ser prometedor en la detección temprana de señales de cáncer de colon, cerebro, páncreas y próstata. Al capturar la inestabilidad epigenética que surge en las primeras etapas de la tumorigénesis, el método podría complementar las biopsias líquidas existentes basadas en mutaciones. Los investigadores trabajan actualmente para perfeccionar la técnica y validarla en cohortes clínicas más amplias y a largo plazo, con el fin de integrar el EII en el cribado rutinario del cáncer y la estratificación del riesgo.

“Este es el primer estudio en el que intentamos implementar la medición de dicha variación, o estocasticidad, en una herramienta de diagnóstico”, afirmó el autor principal del estudio, Hariharan Easwaran, Ph.D., M.Sc. “Nuestra hipótesis es que, durante las primeras etapas del desarrollo del cáncer, la metilación comienza a cambiar. Podemos intentar detectar esas señales utilizando estas métricas de estocasticidad, incluso en las primeras etapas del cáncer, siempre que el ADN se encuentre en la sangre”.

Enlaces relacionados:
Centro Oncológico Kimmel de Johns Hopkins


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