Los científicos en China dicen que están en camino de desarrollar lo que sería un logro importante en medicina: un análisis de sangre que puede detectar las primeras etapas de la forma más común de cáncer de pulmón.
En un nuevo estudio de esta semana, han mostrado evidencia de que la prueba fue más del 90% precisa para identificar estos tumores en muestras tomadas de pacientes de la vida real. Sin embargo, se necesitará más investigación, incluidos ensayos clínicos, antes de que esta prueba pueda llegar al público.
La detección temprana del cáncer a menudo es crucial para garantizar a los pacientes sus mejores posibilidades de supervivencia. Si bien hay muchas herramientas de detección disponibles para muchos cánceres, incluidos los análisis de sangre, los pacientes con cáncer de pulmón no siempre son tan afortunados.
Actualmente, la única forma de detección que se cree que tiene algún valor para el cáncer de pulmón son las tomografías computarizadas anuales de dosis bajas, pero estas se recomiendan únicamente para fumadores anteriores o actuales mayores de 50 años que tienen una larga historia de tabaquismo. También son relativamente costosos y pueden tener una alta tasa de falsos positivos, lo que puede conducir a cirugías invasivas innecesarias.
Aunque la incidencia y las tasas de mortalidad por cáncer de pulmón han disminuido con el tiempo, sigue siendo la principal causa de muerte por cáncer en los Estados Unidos y uno de los cánceres más comunes en todo el mundo.
Crear una prueba no invasiva que pueda detectar el cáncer de pulmón temprano y ser ampliamente utilizable para detectar grupos de alto riesgo es «urgentemente necesaria para mejorar la supervivencia del cáncer de pulmón», dijo a Gizmodo en un correo electrónico la autora del estudio Yuxin Yin, investigadora del Hospital del Pueblo de la Universidad de Pekín. Y cree que el trabajo de su equipo puede algún día encajar en esa factura.
La prueba se llama Detector de Inteligencia Artificial de Cáncer de Pulmón, o LCAID.
Para desarrollarlo, el equipo primero secuenciaba la genética de los tumores de pacientes con cáncer de pulmón de células no pequeñas (CPNM) en estadio temprano, que representa aproximadamente el 80% de los casos de cáncer de pulmón.
A partir de ahí, pudieron identificar nueve tipos diferentes de moléculas lipídicas producidas en mayores cantidades por estas células cancerosas que terminan en nuestro plasma sanguíneo, que podrían usarse como biomarcadores. Finalmente, el equipo elaboró un algoritmo de IA para optimizar la precisión de la prueba.
En su nuevo artículo, publicado el miércoles en Science Translational Medicine, el equipo utilizó la prueba en muestras de sangre de más de 1.000 pacientes. La mayoría de estas muestras provinieron de pacientes que ya estaban siendo examinados para detectar cáncer de pulmón a través de tomografías computarizadas anuales, pero algunas también provinieron de pacientes que se sometían a cirugía torácica (tórax).
En general, se encontró que la prueba tenía una sensibilidad del 90% y una especificidad del 92% para detectar el cáncer de pulmón, en relación con el diagnóstico estándar, siendo la mayoría de los casos en estadio 1. Una prueba altamente sensible proporciona relativamente pocos falsos negativos, mientras que una prueba altamente específica tiene menos falsos positivos.
Y aunque fumar es un factor de riesgo importante para esta forma de cáncer de pulmón, también puede afectar a los no fumadores, por lo que el examen podría ser útil para aquellos que no fuman pero pueden tener antecedentes familiares de cáncer de pulmón u otros factores de riesgo.
«Este enfoque no es invasivo y preciso. Requiere muy poca sangre y 1 mililitro de sangre es suficiente», dijo Yin. «Al integrarse con dosis bajas de TC u otras herramientas clínicas convencionales, es muy posible cambiar el patrón de detección y detección del cáncer de pulmón».
El enfoque subyacente del equipo de usar el modelado de IA para detectar el patrón correcto de biomarcadores también podría ayudar con la detección temprana de otros cánceres. De hecho, Yin y otros colegas han publicado previamente investigaciones sobre su desarrollo de pruebas similares. Pero señala que los cánceres pueden ser muy diferentes entre sí, por lo que encontrar el método de detección adecuado y la mejor manera de detectar a las personas para detectar cualquier cáncer en particular siempre llevará tiempo y esfuerzo explorar y descubrir.
En cuanto al LCAID, Yin dice que se necesitará más investigación para confirmar su potencial, y probablemente años para terminar de realizar ensayos clínicos, aunque su equipo está empezando a sentar las bases para estos ensayos. Y si sigue siendo prometedor, primero buscarían la aprobación regulatoria en China. Sin embargo, hay otros equipos que trabajan en sus propios análisis de sangre para el cáncer de pulmón, incluso en los EE. UU.
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Via: Gizmodo.com
