{"id":165965,"date":"2025-08-01T10:28:20","date_gmt":"2025-08-01T09:28:20","guid":{"rendered":"https:\/\/helloproject.es\/vigilancia\/desarrollan-una-prueba-que-detecta-tumores-en-estadios-iniciales-en-muestras-de-sangre\/"},"modified":"2025-08-01T10:28:20","modified_gmt":"2025-08-01T09:28:20","slug":"desarrollan-una-prueba-que-detecta-tumores-en-estadios-iniciales-en-muestras-de-sangre","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/helloproject.es\/vigilancia\/desarrollan-una-prueba-que-detecta-tumores-en-estadios-iniciales-en-muestras-de-sangre\/","title":{"rendered":"Desarrollan una prueba que detecta tumores en estadios iniciales en muestras de sangre"},"content":{"rendered":"

Los m\u00e9todos actuales para diagnosticar el c\u00e1ncer se basan en identificar marcadores \u2013mol\u00e9culas que indican un estado o proceso determinado del organismo\u2013 que provienen del tumor o de prote\u00ednas asociadas a \u00e9l.<\/p>\n

Esos marcadores son m\u00e1s abundantes cuando el tumor ya se ha desarrollado de forma significativa. Y, cuanto m\u00e1s avanzado el tumor, m\u00e1s complejo es encontrar opciones de tratamiento eficaces.<\/p>\n

El equipo orient\u00f3 la prueba a la reacci\u00f3n defensiva del organismo ante el c\u00e1ncer<\/p>\n

Ahora, un equipo dirigido por Gon\u00e7alo Bernardes, jefe del Grupo de Biolog\u00eda Qu\u00edmica Traslacional<\/a> del Centro Nacional de Investigaciones Oncol\u00f3gicas (CNIO), ha desarrollado una prueba que permite detectar tumores s\u00f3lidos en estados iniciales a partir de una simple muestra de sangre. Adem\u00e1s, seg\u00fan el estudio publicado en Nature, Communications, este test tambi\u00e9n obtiene informaci\u00f3n relevante para la elecci\u00f3n del tratamiento.<\/p>\n

Para lograr esa detecci\u00f3n temprana, el equipo no orient\u00f3 la prueba a los marcadores que emite el tumor, sino a la reacci\u00f3n defensiva del organismo ante el c\u00e1ncer. Desde el siglo XIX se conoce que la aparici\u00f3n de c\u00e9lulas cancerosas provoca cambios en el sistema inmunitario, y tambi\u00e9n se sab\u00eda que esos cambios son m\u00e1s intensos en las etapas m\u00e1s tempranas del c\u00e1ncer. Pero nunca se hab\u00edan utilizado para el diagn\u00f3stico.<\/p>\n

El nuevo estudio se centra en ellos, concretamente en los cambios en las prote\u00ednas de la sangre que se producen cuando el c\u00e1ncer altera el sistema inmunitario.<\/p>\n

\u201cNuestro enfoque se ha mostrado particularmente eficaz para detectar tumores en etapa temprana, lo que es fundamental porque, si los detectamos a tiempo, podemos tratar muchos tipos de c\u00e1ncer\u201d, explica Bernardes.<\/p>\n

<\/a><\/p>\n

Ayuda de inteligencia artificial<\/h2>\n

Al plantear ese enfoque, el equipo encontr\u00f3 un problema: la sangre humana contiene m\u00e1s de 5 000 prote\u00ednas, lo que dificulta enormemente su an\u00e1lisis. Por eso, utilizaron un an\u00e1lisis bioinform\u00e1tico y acotaron el objeto de estudio a cinco amino\u00e1cidos: lisina, tript\u00f3fano, tirosina, ciste\u00edna y ciste\u00edna no unida a enlaces disulfuro.<\/p>\n

Fueron capaces de identificar el 78 % de los c\u00e1nceres con una tasa de 0 % de falsos positivos<\/p>\n

Despu\u00e9s sometieron la muestra a reacciones que emiten fluorescencia cuando se les aplica luz \u2013fluorog\u00e9nicas\u2013 y que revelaron la concentraci\u00f3n exacta de cada uno de esos amino\u00e1cidos en el plasma. Gracias a la herramienta de inteligencia artificial machine learning (aprendizaje autom\u00e1tico, en espa\u00f1ol) identificaron en esas concentraciones patrones que pod\u00edan traducirse en se\u00f1ales de diagn\u00f3stico.<\/p>\n

Seg\u00fan explican en el art\u00edculo publicado, aplicaron esta t\u00e9cnica en muestras de 170 pacientes y fueron capaces de identificar el 78 % de los c\u00e1nceres con una tasa de 0 % de falsos positivos.<\/p>\n

Bernardes destaca tambi\u00e9n que la prueba es f\u00e1cil de utilizar, ya que solo requiere una peque\u00f1a muestra de sangre y el uso de sencillos reactivos que se encuentran en cualquier hospital. Para realizar el diagn\u00f3stico, el equipo de Bernardes, tambi\u00e9n catedr\u00e1tico de la Universidad de Cambridge (Reino Unido), est\u00e1 desarrollando una plataforma que analizar\u00e1 los datos.<\/p>\n

<\/a><\/p>\n

Detecci\u00f3n de otras enfermedades<\/h2>\n

Las muestras estudiadas hasta ahora no pertenec\u00edan exclusivamente a personas con c\u00e1ncer: \u201cEs muy importante destacar que, al analizar las muestras de pacientes con otras enfermedades, hemos descubierto que las se\u00f1ales son diferentes\u201d, asegura Bernardes.<\/p>\n

La prueba fue correcta en el 100 % de las predicciones sobre la respuesta a un tratamiento antimetast\u00e1sico<\/p>\n

\u201cPor ejemplo, las se\u00f1ales inmunol\u00f3gicas de una persona con SARS-Covid son diferentes de las se\u00f1ales de una persona con c\u00e1ncer, como tambi\u00e9n lo son las se\u00f1ales de los distintos tipos de c\u00e1ncer e, incluso, del c\u00e1ncer en sus diferentes etapas. Todo eso podemos identificarlo con nuestra prueba\u201d, a\u00f1ade.<\/p>\n

Y esas se\u00f1ales exclusivas de cada tipo de c\u00e1ncer proporcionan adem\u00e1s otra informaci\u00f3n de enorme inter\u00e9s para la pr\u00e1ctica cl\u00ednica: si el o la paciente responder\u00e1 o no a ciertos tratamientos. El art\u00edculo describe que la prueba fue correcta en el 100 % de las predicciones de que una paciente no responder\u00eda un tratamiento antimetast\u00e1sico.<\/p>\n

<\/a><\/p>\n

Futura comercializaci\u00f3n<\/h2>\n

Cuando predijo que s\u00ed responder\u00eda, la precisi\u00f3n fue del 87 %. Por ello, aseguran que la prueba podr\u00eda usarse tambi\u00e9n para realizar medicina de precisi\u00f3n a la hora de elegir los tratamientos.<\/p>\n

Es necesario contar con muchos m\u00e1s datos para completar el desarrollo comercial<\/p>\n

Una muestra de 170 pacientes ha sido suficiente para llegar hasta aqu\u00ed, pero el investigador reconoce que es necesario contar con muchos m\u00e1s datos para completar el desarrollo comercial de la prueba.<\/p>\n

Para ello, ya hay dos estudios cl\u00ednicos en marcha en Reino Unido y una serie de otros ensayos en pa\u00edses como Estados Unidos y China. Una vez desarrollada, la plataforma se comercializar\u00e1 previsiblemente a trav\u00e9s de una empresa spin off en Cambridge llamada Proteotype Ltd., de la que Bernardes es cofundador, junto a otros autores.<\/p>\n

Referencia:<\/p>\n

Tang, C., Corredeira, P., Casimiro, S.\u00a0et al. \u201cImmunodiagnostic plasma amino acid residue biomarkers detect cancer early and predict treatment response\u201d.\u00a0Nature Communications<\/a>\u00a0(2025).<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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