El cáncer de pulmón es la causa más frecuente de muerte en todo el mundo. La estrategia más prometedora para mejorar la supervivencia a largo plazo es avanzar en la detección precoz.
Un algoritmo para predecir el cáncer de pulmón es desarrollado por investigadores del Centro Internacional de Investigaciones sobre el Cáncer (IARC por sus siglas en inglés) e instituciones asociadas.
Lo anterior, se basa luego de identificar marcadores proteínicos en la sangre que están asociados a la enfermedad. Estos hallazgos complementarios han sido publicados como artículos independientes en Nature Communications y en el Journal of the National Cancer Institute.
El cáncer de pulmón es la causa más frecuente de muerte en todo el mundo. A pesar de los avances en el tratamiento, la estrategia más prometedora para mejorar la supervivencia a largo plazo es avanzar en la detección precoz.
Al respecto, el cribado mediante tomografía computarizada de baja dosis, permite diagnosticar la patología en estadios tempranos. De esta manera ofrecer a los pacientes un tratamiento con intención curativa.
El procedimiento utiliza un equipo de rayos X que emite una dosis baja de radiación para obtener imágenes de zonas internas del cuerpo. Sin embargo, se necesitan mejores estrategias para identificar y llegar a las personas con más probabilidades de beneficiarse del cribado.
“El cribado del cáncer puede salvar vidas, pero hay que sopesar los beneficios con los perjuicios. Los biomarcadores sanguíneos tienen un gran potencial para identificar mejor a las personas que desarrollarán cáncer de pulmón en el futuro. Esto permitiría orientar el cribado hacia ellas”, afirmó la científica del Departamento de Epidemiología Genómica del CIIC y codirectora de los estudios, doctora Hilary Robbins.
Mejores estrategias y nuevos estudios
Los nuevos estudios utilizaron datos proteómicos de seis estudios prospectivos de cohortes poblacionales que participan en el Consorcio de Cohortes de Cáncer de Pulmón (LC3).
El LC3 es una iniciativa de un gran consorcio de 25 cohortes de todo el mundo, que comprenden datos de tres millones de voluntarios de investigación que han sido objeto de seguimiento durante muchos años.
En este sentido, midieron hasta 1.200 proteínas en muestras recogidas de 731 personas con antecedentes de tabaquismo a las que posteriormente le diagnosticaron cáncer de pulmón en los 3 años posteriores a la extracción de sangre.
Los investigadores compararon las proteínas halladas en estas muestras con las proteínas encontradas en muestras de sangre de 731 personas de edad, sexo e historial de tabaquismo similares que, no desarrollaron cáncer de pulmón en los 3 años posteriores a la extracción de sangre.
“El resultado fue la identificación de 36 marcadores proteínicos que están estrechamente relacionados con el riesgo de desarrollar cáncer de pulmón”, aseveró la estudiante del doctorado del Departamento de Epidemiología Genómica del IARC, una de las autoras principales del estudio, Hana Zahed.
Estos biomarcadores podrían utilizarse para identificar a los individuos del cribado del cáncer de pulmón con tomografías computarizadas de baja dosis.
algoritmo de predicción de riesgo
Por otra parte, el segundo estudio publicado en Journal of the National Cancer Institute, dirigido por el doctor Xiaoshuang Feng, becario postdoctoral de la Sección de Epidemiología Genómica del IARC, los autores utilizaron los datos de LC3 para desarrollar y validar un algoritmo de predicción del riesgo basado en proteínas.
En ello, compararon su rendimiento con una prueba comercial de autoanticuerpos y con el modelo de riesgo de cáncer de pulmón basado en cuestionarios más utilizados.
El algoritmo de proteínas superó a estas herramientas a la hora de discriminar entre los individuos que desarrollaron cáncer de pulmón y los que no; demostrando que los marcadores tienen un gran potencial para proporcionar información sobre el riesgo más allá de las herramientas de predicción existentes.
“Los resultados de estos estudios son muy prometedores. Suponen un gran paso hacia nuestro objetivo de desarrollar una herramienta basada en biomarcadores. De esta forma, mejorar la toma de decisiones clínicas en el cribado del cáncer de pulmón”, destacó científico de la Sección de Epidemiología Genómica del CIIC y codirector de los estudios, doctor Mattias Johansson.
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