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Científicos encuentran nueva forma de diagnosticar el cáncer de colon

7 de enero de, 2020

En un nuevo estudio, los investigadores han utilizado un algoritmo de aprendizaje automático con las firmas de metilación del cáncer para diagnosticar el cáncer de colon.

La investigación fue realizada por un equipo de un gran número de instituciones en China.

Actualmente, el estándar de oro para la detección de cáncer de colon es mediante el uso de colonoscopias. Sin embargo, tales procedimientos son invasivos, incómodo y embarazoso para los pacientes.

Debido a esto, muchas personas renuncian a hacerser la prueba, y algunos desarrollan el cáncer de colon sin que sea detectado durante largos períodos de tiempo.

Negarse a la prueba es problemático porque el cáncer colorrectal es el tercer tipo de cáncer más mortal en todo el mundo.

Los científicos han reconocido el problema y continuan buscando otras maneras de detectar la enfermedad.

Un área prometedora de la investigación implica buscar marcadores de la enfermedad en la sangre, lo cual sería mucho menos invasiva.

Por desgracia, estas pruebas aún no son tan eficaces como las colonoscopias. Pero en este nuevo esfuerzo, los investigadores examinaron la posibilidad de combinar dos herramientas de diagnóstico para mejorar la precisión.

En el nuevo estudio, la primera herramienta de diagnóstico implicó la identificación de firmas de metilación específicos del cáncer colorrectal.

Los investigadores hicieron esto mediante la comparación de tejido de cáncer de personas con cáncer colorrectal y de los que no, más específicamente, buscaron las diferencias del ADN del tumor circulante (ctDNA).

Una vez que tuvieron los marcadores, el equipo utilizó un algoritmo de aprendizaje automático para detectar el cáncer de las personas que estaban en riesgo de desarrollar cáncer colorrectal.

El algoritmo fue entrenado en datos celulares de 801 personas que tenían cáncer colorrectal y de 1,021 personas que no lo tuvieron, y aprendió a distinguir entre estos dos tipos de células.

Una vez que el sistema había aprendido lo que debe buscar, los investigadores lo probaron en pacientes que tenían cáncer de colon.

Encontraron que el sistema tenía 87.5% y 89.9% de exactitud en las pruebas de sensibilidad y especificidad.

Los investigadores también descubrieron que uno de los marcadores de metilación que encontraron fue particularmente útil durante el proceso de selección.

Ellos esperan que sus nuevos hallazgos podrían mejorar la detección del cáncer de colon y ayude a los pacientes de cáncer más temprano.

El autor principal del estudio es Huiyan Luo del Centro de Cáncer de la Universidad Sun Yat-sen.

El estudio se publica en la revista Science Translational Medicine

Copyright © 2019 Knowridge Science Report. Todos los derechos reservados.

Fuente: knowridge.com

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