Por qué un análisis de sangre y la IA pueden revolucionar el diagnóstico del cáncer de pulmón
(Carole Tanzer Miller – HealthDay News) — Unos investigadores han mostrado que la inteligencia artificial (IA) puede identificar a las personas que están en riesgo de cáncer de pulmón basándose en los marcadores genéticos de la sangre.
“Tenemos un análisis de sangre simple que se podría hacer en el consultorio de un médico que les diría a los pacientes si tienen señales potenciales de cáncer de pulmón y si deben someterse a una TC de seguimiento”, señaló el autor correspondiente, el Dr. Victor Velculescu, codirector del programa de Genética y Epigenética del Cáncer del Centro Oncológico Kimmel de Johns Hopkins, en Boston.
Esta llamada biopsia líquida podría ayudar a identificar a los pacientes que necesitarían más pruebas de detección, lo que podría aumentar las tasas generales de pruebas de detección y prevenir muertes, según muestran los modelos informáticos. El cáncer de pulmón es el cáncer más mortal del mundo, según la Organización Mundial de la Salud.
Para el nuevo estudio, los investigadores de Johns Hopkins y otras instituciones utilizaron IA para identificar patrones en la sangre de fragmentos de ADN relacionados con el cáncer de pulmón.
Incluyó a más de 950 personas en 23 estados que cumplían con los criterios para la detección con tomografías computarizadas (TC) de dosis bajas. Las pruebas de detección anuales, que pueden ayudar a detectar los cánceres temprano, cuando son más tratables, se recomiendan para las personas de alto riesgo, incluidos los fumadores actuales y los ex fumadores. Solo entre el 6% y el 10% de los estadounidenses que son elegibles se someten a pruebas de detección cada año.
Velculescu dijo que las personas podrían evitar las pruebas de detección debido al tiempo que tardan y a las bajas dosis de radiación a las que las expone la exploración durante las pruebas. Entonces, él y sus colegas pasaron cinco años desarrollando una prueba que se basa en la IA para reconocer patrones de fragmentos de ADN encontrados en pacientes con cáncer de pulmón.
En las células normales, el ADN está cuidadosamente plegado, casi como una bola de hilo enrollada. En las células cancerosas, el ADN está desorganizado. Cuando muere cualquier tipo de célula, los fragmentos de ADN terminan en la sangre. Esos fragmentos tienden a ser más irregulares y aleatorios en los pacientes que tienen cáncer que en otros.
Los investigadores entrenaron un software de IA para identificar patrones en fragmentos de ADN en la sangre de 576 personas con y sin cáncer de pulmón. Verificaron su método en un segundo grupo de 382 personas.
La prueba fue tan precisa, encontró el estudio, que solo 2 de cada 1.000 individuos con cáncer de pulmón podrían pasar desapercibidos. Si la nueva prueba aumentara la tasa de detección del cáncer de pulmón a un 50 por ciento en un plazo de cinco años, podría cuadruplicar el número de cánceres detectados, mostraron las simulaciones por computadora. Eso podría prevenir un estimado de 14.000 muertes por cáncer en cinco años.
“La prueba es barata y podría hacerse a una escala muy grande”, dijo Velculescu en un comunicado de prensa de la Hopkins. “Creemos que hará que las pruebas de detección del cáncer de pulmón sean más accesibles y ayudará a muchas más personas a hacerse las pruebas. Esto conducirá a que se detecten y traten más cánceres a tiempo”. La prueba ya está disponible para su uso en laboratorio, y el equipo planea buscar la aprobación de la Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA) de EE. UU. para usarla en las pruebas de detección del cáncer de pulmón.
El equipo de Velculescu también planea investigar si una estrategia similar podría ayudar a detectar otros cánceres.
Los hallazgos se publicaron en la edición del 3 de junio de la revista Cancer Discovery.
Más información: La Sociedad Americana Contra El Cáncer (American Cancer Society) ofrece más información sobre la prevención del cáncer de pulmón.
FUENTE: Johns Hopkins Medicine, comunicado de prensa, 6 de junio de 2024
* Carole Tanzer Miller. HealthDay Reporters ©The New York Times 2024
