Numerosos tipos de cáncer dejan un rastro sutil en la sangre: liberan células tumorales y fragmentos diminutos de ADN desde fases muy tempranas de la enfermedad.

Es así como el poder detectar estos elementos a través de análisis ultrasensibles permitirán la identificación precoz del cáncer, antes de que aparezcan metástasis; y también permite seguir su evolución a lo largo del tiempo de forma cómoda y no invasiva, según informa en su portal de noticias el diario español “El País”.

Este es el objetivo principal de la biopsia líquida, un método de diagnóstico novedoso en el campo de la oncología, pero cuya presencia en la práctica clínica sigue siendo muy reducida. Varias son las barreras que limitan su potencial.

Por un lado, las técnicas empleadas para analizar el ADN circulante en la sangre no permiten detectar un gran número de alteraciones y mutaciones genéticas simultáneamente en una misma prueba. Por otro, diversos métodos de análisis poseen un coste muy elevado, prohibitivo para su implantación en los sistemas sanitarios.

Ahora, una investigación liderada por científicos de la Universidad de California en Los Ángeles ha logrado desarrollar un nuevo método para detectar y localizar cuatro tipos de cáncer (de colon, hígado, pulmón y estómago) a partir de muestras de sangre.

La técnica tiene una alta fiabilidad y un costo mucho menor que los otros métodos existentes hasta ahora. Los resultados del estudio se han presentado en la revista Nature Communications.

Los científicos escogieron este método porque investigaciones previas habían mostrado que el análisis de la metilación de fragmentos de ADN circulante en sangre tiene un gran potencial para detectar de forma precoz el cáncer y también para identificar el tejido de donde proviene.

Sin embargo, este enfoque presenta importantes desafíos: la presencia de dicho material genético en la sangre de los pacientes en una fase muy temprana del cáncer puede ser ínfima.

El sistema descrito en el artículo solventa en gran medida las limitaciones anteriores gracias a su método de análisis del metiloma, el cual se combina con un modelo computacional que mejora dicho análisis conforme cuenta con más datos de secuenciación del ADN y de sus modificaciones químicas. En concreto, el sistema considera cuatro pautas de metilación y realiza un aprendizaje automático para detectar y localizar el origen del cáncer.

Dada la gran heterogeneidad de los biomarcadores del cáncer, que varían según el tipo de tumor y las características del paciente, los investigadores pueden aportar nueva información al sistema para mejorar su precisión. De hecho, han comprobado que el modelo informático ofrece resultados más fiables en la detección del cáncer cuando se aumenta el número de muestras para entrenarlo.