Análisis de sangre preoperatorio predice la recurrencia y metástasis del cáncer colorrectal

Las células cancerosas requieren grandes cantidades de nutrientes para crecer y proliferar, y los aminoácidos respaldan procesos clave, como la formación de proteínas, la producción de energía y la síntesis de ADN. El cáncer colorrectal se caracteriza por cambios especialmente pronunciados en el metabolismo de los aminoácidos, lo que sugiere que los aminoácidos séricos circulantes pueden reflejar una reprogramación metabólica sistémica a medida que avanza la enfermedad. Sin embargo, cómo interactúan y cambian conjuntamente estos aminoácidos ha sido poco explorado.

Nuevos hallazgos demuestran que modelar las interacciones entre aminoácidos circulantes a partir de una sola muestra preoperatoria puede mejorar la predicción de los resultados del cáncer colorrectal.

El Instituto Avanzado de Ciencia y Tecnología de Corea (KAIST; Daejeon, Corea), en colaboración con el Hospital Gangnam Severance y el Centro Médico Asan, desarrolló un marco que analiza redes de aminoácidos circulantes para reflejar el estado metabólico del organismo. Mediante espectroscopia de resonancia magnética nuclear de flúor-19 (19F NMR) tras el marcaje con flúor, el método cuantifica simultáneamente 18 aminoácidos a partir de una pequeña muestra de suero. Las características derivadas de la red se incorporan posteriormente en modelos de aprendizaje automático para estimar el riesgo de recurrencia o metástasis a partir de una sola extracción de sangre preoperatoria.

Los investigadores observaron que la red de aminoácidos circulantes experimenta una remodelación dependiente del estadio, coherente con una reprogramación metabólica sistémica. A medida que el cáncer colorrectal progresaba, la proporción relativa de aminoácidos de cadena ramificada como la valina y la leucina, que desempeñan funciones importantes en el metabolismo muscular y energético, disminuía.

Mientras tanto, la glicina y la serina, que las células cancerosas utilizan para la síntesis de ADN y la rápida proliferación, aumentaban. Este cambio sugiere que la utilización de aminoácidos en todo el organismo cambia a medida que la enfermedad avanza.

También surgió un patrón de interacción centrado en la glicina. La abundancia relativa de glicina en la sangre aumentó a pesar de su uso activo por parte de las células tumorales de rápida proliferación, lo que aporta más evidencia de cambios sistémicos más amplios en la utilización de aminoácidos.

El desarrollo del modelo incorporó características de interacción por pares y validación cruzada anidada. Un modelo basado en correlaciones superó a un comparador basado solo en el antígeno carcinoembrionario (CEA), mientras que un modelo combinado que integró CEA, niveles individuales de aminoácidos y características derivadas de las interacciones logró el mejor rendimiento predictivo general. 

El estudio es el primero en demostrar que la red de interacción entre aminoácidos circulantes podría servir como un biomarcador metabólico basado en sangre, lo que sugiere que evaluar cómo cambian juntos los aminoácidos puede proporcionar una imagen más informativa de la progresión del cáncer que medir solo los niveles.

Los hallazgos se publicaron en línea en Advanced Science el 9 de junio de 2026, en un artículo titulado “Circulating Amino Acid Network Remodeling Reveals Systemic Metabolic Reprogramming Predictive of Colorectal Cancer Recurrence and Metastasis”.

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KAIST