El nuevo enfoque logra identificar tumores cerebrales en la mayoría de los casos y podría permitir diagnósticos más tempranos y precisos.
Un equipo de investigadores del Centro Oncológico Kimmel de Johns Hopkins ha desarrollado una prueba de sangre que utiliza inteligencia artificial (IA) para detectar cáncer cerebral. La técnica, publicada en la revista Cancer Discovery, representa un avance relevante frente a los métodos tradicionales, ya que permite identificar fragmentos de ADN tumoral y señales del sistema inmunológico en la sangre, incluso cuando el tumor está ubicado en el cerebro.
El diagnóstico del cáncer cerebral ha sido históricamente difícil debido a que muchos tumores no producen síntomas evidentes en etapas tempranas. Cuando los signos aparecen, como dolores de cabeza, convulsiones o problemas cognitivos, significa que la enfermedad suele estar avanzada. Además, el cerebro está protegido por la barrera hematoencefálica, que impide que muchas moléculas, incluyendo posibles biomarcadores, lleguen al torrente sanguíneo. Esto ha dificultado el desarrollo de pruebas no invasivas confiables.
De esta forma, para enfrentar este desafío, los investigadores liderados por el Dr. Victor Velculescu crearon una biopsia líquida de “nueva generación” que analiza patrones específicos en fragmentos de ADN presentes en la sangre, tanto del tumor como del sistema inmunológico. Esta técnica, que ya ha sido probada con éxito en el cáncer de pulmón, utiliza machine learning o aprendizaje automático para identificar señales asociadas con tumores cerebrales.
En una muestra de 505 pacientes en Estados Unidos y Corea del Sur, la prueba detectó cáncer cerebral en aproximadamente tres de cada cuatro casos. Los resultados se confirmaron posteriormente en un segundo grupo de 95 pacientes en Polonia. Este nivel de precisión contrasta notablemente con enfoques anteriores, que lograban tasas de detección menores al 10%.
“Por fin tenemos una forma de detectar el cáncer cerebral que aprovecha sus características únicas, como la fragmentación del genoma del cáncer cerebral y los cambios en las células inmunitarias”, afirmó el Dr. Dimitrios Mathios, autor principal del estudio.
Una de las claves de este avance es que la prueba no se basa únicamente en encontrar ADN tumoral, sino también en detectar cambios inmunológicos que ocurren en el cuerpo como respuesta al cáncer cerebral. Según el, Dr. Mathios, también profesor adjunto de neurocirugía y genética: “algunas de las señales que detectamos proceden del propio cáncer en el cerebro, y otras de la respuesta del sistema inmunitario al cáncer”.
En este sentido, para explorar su posible uso a gran escala, el equipo realizó una simulación computacional. Supusieron que se aplicara la prueba a pacientes que acuden a emergencias o consultas médicas por dolores de cabeza, antes de ser enviados a estudios por imagen. Según los resultados del modelo, esta estrategia podría detectar hasta 1,700 casos adicionales de cáncer cerebral por año en comparación con el método convencional.
El estudio demuestra que este enfoque es capaz de puede superar las limitaciones que durante años han impedido la detección temprana del cáncer cerebral. Sin embargo, el próximo paso implica realizar diversos ensayos clínicos con poblaciones más amplias y con riesgo elevado, con el objetivo de validar la efectividad de esta prueba como una herramienta de diagnóstico temprano efectiva.
