martes, 5 de junio de 2018

Una prueba de sangre puede detectar el cáncer de pulmón en estadio temprano

Una prueba de sangre puede detectar el cáncer de pulmón en estadio temprano

Noticias Farmacia

Una prueba de sangre puede detectar el cáncer de pulmón en estadio temprano

una-prueba-de-sangre

3
Así lo sugiere un análisis preliminar del estudio en curso del “Atlas del Genoma Libre de Células Circulantes”, uno de los primeros en explorar si la secuenciación del ADN transportado por la sangre es un enfoque factible para la detección precoz del cáncer.
Una prueba que analiza el ADN que flota libremente en la sangre puede detectar el cáncer de pulmón en estadio temprano, según sugiere un análisis preliminar del estudio en curso del "Atlas del Genoma Libre de Células Circulantes" (CCGA, por sus siglas en inglés). Los hallazgos, de uno de los primeros estudios en explorar si la secuenciación del ADN transportado por la sangre es un enfoque factible para la detección precoz del cáncer, se presentará en una conferencia de prensa que se celebra este sábado y en la Reunión Anual de la Sociedad Americana de Oncología Clínica (ASCO, por sus siglas en inglés).
"Estamos entusiasmados de que los resultados iniciales del estudio CCGA muestren que es posible detectar el cáncer de pulmón en estadio temprano a partir de muestras de sangre usando la secuenciación del genoma", dice el autor principal del estudioGeoffrey R. Oxnard, del Instituto de Cáncer Dana-Farber, en Estados Unidos. "Existe una necesidad no satisfecha a nivel mundial de pruebas de detección temprana para el cáncer de pulmón que pueden implementar fácilmente los sistemas de salud. Estos son resultados prometedores y los próximos pasos son optimizar aún más los ensayos y validar los resultados en un grupo más grande de gente", añade.
El diagnóstico precoz es clave para mejorar las tasas de supervivencia del cáncer de pulmón. Una prueba de sangre que podría realizarse mediante un simple extractor de sangre en la consulta del médico podría tener un gran impacto en la supervivencia, pero antes de que dicha prueba pueda ser ampliamente utilizada, se necesita una validación adicional en conjuntos de datos más grandes y en estudios con personas que no han sido diagnosticadas con cáncer, según los autores.
Las pruebas que analizan el ADN libre de células en la sangre, conocidas como "biopsias líquidas", ya se usan para ayudar a elegir terapias dirigidas a las personas que ya han sido diagnosticadas con cáncer de pulmón. Hasta hace poco, ha habido evidencia limitada para indicar que el análisis de ADN libre de células puede ser factible para la detección temprana de la enfermedad.
El estudio CCGA ha inscrito a más de 12.000 de los 15.000 participantes planificados (70 por ciento con cáncer, 30 por ciento sin cáncer) en 141 sitios en Estados Unidos y Canadá. El nuevo informe es del primer sub-estudio del CCGA, en el que se realizaron tres ensayos de secuenciación del prototipo en muestras de sangre de aproximadamente 1.700 participantes.
Se incluyeron en esta primera evaluación un total de 20 tipos de cáncer diferentes de todas las etapas (los resultados tempranos adicionales del subestudio, incluidos los cánceres de mama, gastrointestinales, ginecológicos, de sangre y de otro tipo se presentarán por separado en la Reunión Anual de ASCO 2018).
En este análisis inicial, los autores exploraron la capacidad de los tres ensayos para detectar el cáncer en 127 personas con cáncer de pulmón en estadio I-IV. Se diseñaron los ensayos para detectar señales que definen el cáncer (mutaciones y otros cambios genómicos) que podrían usarse en una prueba de detección temprana del cáncer: secuenciación dirigida para detectar mutaciones no heredadas (somáticas), como variantes de nucleótidos únicos e inserciones y/o deleciones pequeñas; secuenciación del genoma completo (WGS, por sus siglas en inglés) para detectar cambios en el número de copias del gen somático, y secuenciación de bisulfito de genoma completo (WGBS, por sus siglas en inglés) de ADN libre de células para detectar cambios epigenéticos.
Con un 98 por ciento de especificidad, el ensayo WGBS detectó el 41 por ciento de los cánceres de pulmón en etapa inicial (etapa I-IIIA) y el 89 por ciento de los cánceres de pulmón en etapa tardía (etapa IIIB-IV). El ensayo WGS fue similarmente efectivo, detectó el 38 por ciento de los cánceres en etapa temprana y el 87 por ciento de los cánceres en etapa tardía, mientras que el ensayo dirigido detectó el 51 por ciento de los cánceres en etapa temprana y el 89 por ciento de los cánceres en etapa tardía.
Baja tasa de falsos positivos
Los resultados iniciales mostraron que los tres ensayos podrían detectar cáncer de pulmón con una baja tasa de falsos positivos (cuando una prueba indica que una persona tiene cáncer cuando no hay cáncer). De las 580 muestras de personas sin cáncer en el momento de la inscripción en el subestudio, cinco (menos del 1 por ciento) tenían una señal similar al cáncer en los tres ensayos. De esos cinco participantes, dos fueron diagnosticados posteriormente con cáncer (una persona con cáncer de ovario en estadio III y otra con cáncer de endometrio en estadio II), lo que resalta el potencial de estas pruebas para identificar cánceres en estadio temprano.
Entre los participantes con cáncer de pulmón, el estudio encontró que más del 54 por ciento de las mutaciones somáticas (no hereditarias) detectadas en las muestras de sangre se derivaron de los glóbulos blancos y no de los tumores. Estas mutaciones son probablemente el resultado de procesos naturales de envejecimiento (la llamada hematopoyesis clonal de potencial indeterminado, o CHIP) y deberán tenerse en cuenta al desarrollar análisis de sangre para la detección temprana de cánceres de sangre, señala Oxnard.
Los investigadores están verificando estos resultados en un grupo independiente de aproximadamente 1.000 participantes de CCGA como parte del mismo subestudio. Después de esto, continuarán optimizando los ensayos, y luego los validarán en un conjunto de datos aún mayor de CCGA. Con el aumento de los tamaños de muestra, se espera que los enfoques de aprendizaje automático mejoren el rendimiento del análisis, concluye Oxnard.

No hay comentarios:

Publicar un comentario