Según informó el centro de investigación, los métodos actuales para diagnosticar el cáncer se basan en identificar marcadores –moléculas que indican un estado o proceso determinado del organismo– que provienen del tumor o de proteínas asociadas a él.

Estos marcadores son más abundantes cuando el tumor ya se ha desarrollado de forma significativa. Y, cuanto más avanzado sea el tumor, más complejo será encontrar opciones de tratamiento eficaces.

Ahora, un equipo dirigido por el jefe del Grupo de Biología Química Traslacional del CNIO, Gonçalo Bernardes, desarrolló una prueba que permite detectar tumores sólidos en estados iniciales a partir de una simple muestra de sangre.

Además, la prueba también obtiene información relevante para la elección del tratamiento. El estudio acaba de publicarse en la revista científica ‘Nature Communications’.

ESTUDIAR PROTEÍNAS

Para lograr esa detección temprana, el equipo científico orientó la prueba no a los marcadores que emite el tumor, sino a la reacción defensiva del organismo ante el cáncer. Desde el siglo XIX se conoce que la aparición de células cancerosas provoca cambios en el sistema inmunitario, y también se sabía que esos cambios son más intensos en las etapas más tempranas del cáncer pero nunca se habían utilizado para el diagnóstico.

El nuevo estudio se centró en ellos, concretamente en los cambios en las proteínas de la sangre que se producen cuando el cáncer altera el sistema inmunitario.

De hecho, explicó Gonçalo Bernardes, “nuestro enfoque se mostró particularmente eficaz para detectar tumores en etapa temprana, lo que es fundamental porque, si los detectamos a tiempo, podemos tratar muchos tipos de cáncer”.

Al plantear ese enfoque, los científicos encontraron un problema: la sangre humana contiene más de 5.000 proteínas, lo que dificulta su análisis. Por eso, utilizaron un análisis bioinformático y acotaron el objeto de estudio a cinco aminoácidos: lisina, triptófano, tirosina, cisteína y cisteína no unida a enlaces disulfuro.

INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Después sometieron la muestra a reacciones que emiten fluorescencia cuando se les aplica luz –fluorogénicas– y que revelaron la concentración exacta de cada uno de esos aminoácidos en el plasma. Gracias a la herramienta de inteligencia artificial 'machine learning' (aprendizaje automático, en español) identificaron en esas concentraciones patrones que podían traducirse en señales de diagnóstico.

Según explicaron en el artículo publicado, aplicaron esta técnica en muestras de 170 pacientes y fueron capaces de identificar el 78% de los cánceres con una tasa de 0% de falsos positivos.

El investigador Bernardes destacó también que la prueba es fácil de utilizar, ya que solo requiere una pequeña muestra de sangre y el uso de sencillos reactivos que se encuentran en cualquier hospital.