Un grupo internacional de científicos ha desarrollado un nuevo método de detección temprana de cáncer por medio de un análisis de sangre cuya tasa de falsos positivos se ha revelado del 0,7 %.
El estudio, que se encuentra en fase de prueba y cuyas conclusiones han aparecido publicadas en Annals of Oncology, se fundamenta en la evaluación de los cambios químicos que los tumores provocan en el ADN, lo que se conoce como metilación. De esta forma, no solo se comprueba si alguien tiene cáncer, sino que también detecta dónde está alojado.
El sistema fue desarrollado a través de un algoritmo de aprendizaje automático un tipo de inteligencia artificial con una base de datos sobre patrones de metilación de más de 2.800 pacientes. Luego se sumaron otros 3.052, de los que 1.531 tenían cáncer.
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Una vez la información fue cargada, los científicos clasificaron las muestras en diferentes grupos, dependiendo de los patrones de metilación, distinguiendo en ese momento qué grupo tenía cada tipo de cáncer.
Los primeros resultados
A tenor de los resultados, se comprobó que el 0,7 % de las muestras arrojaron un resultado positivo erróneo. Por esa razón, uno de los líderes de la investigación, Geoffrey Oxnard, del Instituto de Cáncer Dana-Farber, que forma parte de la Escuela de Medicina de Harvard (EE.UU.), explicó que "es realmente importante no decirles a pacientes sin cáncer que tiene cáncer".
La detección de tumores fue más precisa a medida que la enfermedad se encontraba en una fase más avanzada, de tal forma que si en nivel fue correctamente diagnosticada en un 18 %, en el estadio IV, el porcentaje se elevó al 93 %. En el caso del cáncer pancreático, la proporción fue de 63 % para el estadio I y del 100 % para el IV.
Basado en la exitosa validación clínica en miles de pacientes, este sistema ha sido lanzado para su uso limitado en ensayos clínicos, si bien aún necesita más desarrollo. "Antes de que este análisis de sangre se utilice rutinariamente, probablemente necesitaremos ver los resultados de los estudios clínicos para entender de forma más completa el rendimiento de la prueba", concluye Oxnard.
