Un método de aprendizaje automático presentado en la revista «Nature», ha demostrado que es capaz de identificar a pacientes con cáncer de pulmón en las etapas más tempranas. Este sistema detecta el ADN que desprenden los tumores en muestras de sangre, llamadas biopsias líquidas, y puede ayudar servir como una primera criba para determinar a qué individuos, con mayor riesgo, hay que hacer pruebas de detección más específicas. Lo que propone el equipo de Maximilian Diehn, del Instituto del Cáncer de la Universidad de Stanfford (EE.UU.), es optimizar un método de secuenciación existente para evaluar el ADN tumoral circulante. Los investigadores han perfeccionado la captación del ADN en la muestra de sangre y así localizan alteraciones que pueden servir como marcadores de la enfermedad. Usando este método, muestran que, aunque el ADN circulante está presente en niveles muy bajos en los cánceres de pulmón en las etapas tempranas, mucho antes de que aparezca el primer síntoma, sí es un marcador pronóstico fuerte. Esta técnica logró discriminar a los pacientes con cáncer de pulmón en estadio temprano de los controles en una muestra inicial de 104 pacientes con cáncer de pulmón de células no pequeñas en estadio temprano y 56 controles. Una aplicación potencial de este sistema, denominado Lung-CLiP, es que podría servir como método de cribado inicial para los pacientes de alto riesgo que, a pesar de ser candidatos para técnicas más definitivas, como la tomografía computarizada, no están siendo examinados. El estudio, no obstante, tiene una serie de limitaciones y se necesita analizar a más pacientes para establecer las características de rendimiento. Los investigadores proponen que la integración de Lung-CLiP con las técnicas de tomografía computarizada o con el análisis de otros biomarcadores circulantes podría mejorar aún más el rendimiento.

Fuente: https://www.abc.es/noticias/abci-sistema-aprendizaje-automatico-detecta-cancer-pulmon-antes-primer-sintoma-202003251709_noticia.html

Palabras clave: Lung-CLiP, biopsias líquidas, cáncer de pulmón, cribado, ADN tumoral circulante