Os biomarcadores serven para a diagnose temperá do cancro de pulmón.

Os biomarcadores serven para a diagnose temperá do cancro de pulmón.

UVigo e Sergas crean un método máis rápido de diagnose do cancro de pulmón

Na investigación colaborou o Servizo de Neumoloxía do CHUVI

A diagnose precoz do cancro é unha das principais claves para mellorar as posibilidades de supervivencia dos pacientes. Reducir o tempo de espera dende a sospeita clínica ata a confirmación e inicio do tratamento médico é unha das principais liñas de traballo dos científicos, que pouco a pouco van acadando avances nesta liña. Exemplo disto é o desenvolvemento dun panel de biomarcadores para a detección de pacientes con sospeita clínica de cancro de pulmón. Este nova técnica é froito da tese de doutoramento de Sonia Blanco, dirixida polos profesores María Páez de la Cadena Tortosa e Francisco Javier Rodríguez Berrocal.

Sonia Blanco, cos seus directores de tese.

Sonia Blanco, cos seus directores de tese.

A investigadora desenvolveu este proxecto en colaboración coa Unidade de Diagnose Rápida de Cancro de Pulmón do Servizo de Neumoloxía do Chuvi. Explica que esta patoloxía é responsable do 20% das mortes por cancro, polo que esta unidade médica trata de “definir a poboación idónea, entre aqueles individuos con sospeita de cancro pulmonar, que deberían entrar na vía rápida e someterse ás probas diagnósticas específicas sen demora”. Neste contexto, Sonia Blanco centrouse en obter un panel de marcadores séricos e en desenvolver un modelo de clasificación de cancro de pulmón para “poder predicir a presenza desta patoloxía en pacientes con sospeita clínica”.

A investigadora explica que o panel e o algoritmo ofrecen unha eficiencia diagnóstica “que mellora a doutros estudos deste tipo, e incluso a dos test que se ofertan de modo comercial, sendo a súa aplicación sinxela e de baixo custe”. O panel de biomarcadores presenta unha sensibilidade do 95% e unha especificidade do 65%, o que significa segundo Blanco, “que o 95% dos casos de cancro examinados son clasificados correctamente co noso algoritmo”. A científica engade que dentro dos pacientes con enfermidade en estadio temperá I, tamén o 95% son ben asignados ao grupo de cancro. Por outro lado, aproximadamente o 80% de individuos sans serían ben clasificados con este modelo, mentres que para o grupo de individuos control con algunha patoloxía benigna de pulmón esta cifra diminúe ao 53%. Para a investigadora os resultados son “claramente optimistas” pero recoñece que requiren dunha validación con pacientes doutros hospitais, “que corrobore a relevancia do noso panel de marcadores e o seu algoritmo de detección”.

O Servizo de Neumoloxía do CHUVI colaborou no estudo coa Universidade de Vigo

Os científicos tamén subliñan que a aplicación deste panel de marcadores á poboación que é atendida nun servizo de Neumoloxía permitirá predicir de forma rápida e non invasiva a presenza de cancro de pulmón en pacientes con sospeita desta patoloxía, complementando así as ferramentas diagnósticas en uso, e evitando en moitos casos procedementos invasivos.

Para ao deseño do panel de marcadores, os investigadores avaliaron 11 proteínas, que comprenden un rango de funcións determinantes na bioloxía tumoral, como a proliferación, a anxioxénese, invasión e metástase, e a inflamación. Algunhas destas proteínas, como destaca Blanco, son de uso habitual na rutina clínica e outras xa foran investigadas con anterioridade no grupo de investigación Biomarcadores Moleculares. Análises estatísticas multivariantes permitiron determinar finalmente a combinación de marcadores que presentaba unha maior eficiencia na diagnose de enfermos con cancro de pulmón, é dicir, “que teña unha alta sensibilidade para distinguir aos enfermos con maior sospeita de cancro”, co obxectivo de realizar probas máis específicas coa maior celeridade posible. Deste xeito, o panel deseñado polo equipo vigués está composto polos marcadores EGF, sCD26, Calprotectina e CEA e, tal como puntualiza Sonia Blanco, mediante a aplicación de modelos de regresión, obtívose o algoritmo de clasificación correspondente, fixando ademais un punto de corte.

Deixar unha resposta

XHTML: Podes empregar estas etiquetas: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong>

POLÍTICA DE COMENTARIOS:

GCiencia non publicará comentarios ofensivos, que non sexan respectuosos ou que conteñan expresións discriminatorias, difamatorias ou contrarias á lexislación vixente.

GCiencia no publicará comentarios ofensivos, que no sean respetuosos o que contentan expresiones discriminatorias, difamatorias o contrarias a la ley existente.