Así lo sostiene el estudio realizado por esta entidad y publicado en la revista ‘Breast Cancer Research’ en el que se detalla la efectividad de este sistema y explica que, aunque muchas pacientes con cáncer de mama HR+ (el subtipo más frecuente entre las mujeres) responden inicialmente bien a la terapia, hasta un 40% de ellas recaen con el tiempo.

No obstante, mediante la tecnología desarrollada y el análisis de ADN tumoral circulante (un tipo de ADN derivado de tumores que puede diseminarse a la sangre), los investigadores fueron capaces de anticiparse a la aparición de recaídas clínicas hasta 68 meses antes de que se manifiesten síntomas detectables por los métodos tradicionales.

El presidente de Altum Sequencing, Joaquín Martínez-López, explicó que el objetivo de los investigadores no es diagnosticar el cáncer, sino “proporcionar a los médicos una herramienta eficaz para monitorizar la evolución de la enfermedad tras el tratamiento”.

Además, añadió que las herramientas de diagnóstico actuales presentan “limitaciones de sensibilidad, lo que dificulta la detección precoz de estas recaídas”, pero gracias a la tecnología de secuenciación de ADN next generation sequencing (NGS), se pueden “detectar una célula tumoral entre un millón de células sanas a partir de una simple muestra de sangre”.

La metodología empleada para detectar recaídas con tanta antelación comienza con una biopsia tumoral inicial. A continuación, se identifican las mutaciones específicas de cada paciente. Posteriormente, se realiza un seguimiento mediante análisis de sangre buscando rastros de esas mutaciones en ADN tumoral circulante.

Por su lado, la CEO de Altum Sequencing, Marina Planas, afirmó que la ventaja de su tecnología es que es “muy poco invasiva, versátil y adaptada a cada tipo de tumor”. Además, el coste se reduce “significativamente al centrarnos solo en mutaciones relevantes para cada paciente”. Además, esto permite “evitar tratamientos innecesarios y minimiza el riesgo de falsos positivos”.

El potencial de esta innovación va más allá del cáncer de mama, ya que la tecnología es aplicable a cualquier tipo de tumor sólido. Por eso, los investigadores están trabajando para obtener las aprobaciones regulatorias necesarias tanto en Europa como en Estados Unidos con el objetivo de hacer accesible esta herramienta en hospitales de todo el mundo.

La empresa prevé avanzar en la integración de tecnologías emergentes con la implementación de inteligencia artificial generativa a lo largo de este año. Tras incorporar algoritmos de machine learning en sus procesos, su objetivo ahora es utilizar esta nueva tecnología para mejorar la precisión diagnóstica, optimizar la adaptación de los tratamientos y ofrecer información más útil y personalizada a los pacientes.