Cáncer de ovario: los hisopos cervicales pueden identificar grupos de alto riesgo
El análisis de ADN de las células cervicales tomadas de las pruebas de frotis de rutina puede identificar quién puede beneficiarse de la detección adicional del cáncer de ovario.
sano
1 de febrero de 2022
Células cervicales normales en un frotis examinado bajo un microscopio
Fuente científica/Biblioteca de imágenes científicas
Las pistas moleculares recolectadas de hisopos cervicales de rutina se pueden usar para identificar a las personas con cáncer de ovario. En el futuro, estos patrones epigenéticos podrían ayudar a los médicos a predecir quién tiene un alto riesgo de contraer la enfermedad, de modo que puedan ser evaluados con métodos más sensibles para la detección temprana de tumores.
Actualmente, el 75 por ciento de los cánceres de ovario se descubren cuando el tumor se ha diseminado por todo el abdomen y las tasas de supervivencia son bajas.
Martin Wischwent En la Universidad de Innsbruck, Austria, y sus colegas desarrollaron una nueva prueba que identifica correctamente a más del 70 % de las pacientes con cáncer de ovario menores de 50 años en diversas etapas de la enfermedad, y al 55 % de las mayores de 50 años.
El método consiste en observar las células del cuello uterino. En muchos países, las personas ya se hacen frotis regulares, una pequeña muestra de células tomadas del cuello uterino, para buscar signos que indiquen un alto riesgo de cáncer de cuello uterino.
Para evaluar la probabilidad de cáncer de ovario, la nueva prueba busca pequeñas moléculas llamadas grupos metilo, que se etiquetan en ciertas secuencias de ADN, creando marcas epigenéticas.
«Las marcas epigenéticas registran los factores ambientales que experimenta un individuo. Esto incluye eventos durante el desarrollo embrionario, pero también factores del estilo de vida como fumar y cambios hormonales», dijo Widschwendter. «De esta manera, la prueba proporciona una forma sencilla y accesible de evaluar los muchos factores de riesgo que contribuyen al riesgo de cáncer de ovario».
Los investigadores utilizaron el aprendizaje automático para analizar muestras de ADN de hisopos cervicales de una cohorte inicial de 242 pacientes con cáncer y 869 individuos sanos. Esto les permitió identificar firmas únicas de marcas epigenéticas que se encuentran en el ADN de pacientes con cáncer de ovario, pero no en personas sanas. Luego validaron su método en un segundo conjunto de datos recopilados de 47 pacientes con cáncer y 227 muestras sanas.
A continuación, Widschwendter y su equipo intentaron demostrar que la prueba podía predecir el riesgo futuro de cáncer de ovario de las personas. La idea, dijo Widschwendter, es que si una prueba muestra que alguien tiene un alto riesgo de cáncer de ovario, podría ser examinado con más frecuencia para detectar la presencia de cáncer mediante un análisis de sangre sensible. Si estos análisis de sangre son positivos y se diagnostica cáncer, pueden someterse a una cirugía para extirpar el tumor.
Sin embargo, todas las pruebas de detección del cáncer a veces señalan incorrectamente el cáncer, lo que puede hacer que las personas reciban un tratamiento innecesario. Las pruebas del equipo confundieron a las personas sanas con cáncer de ovario con un 25 por ciento de probabilidad.
«Necesitamos desarrollar formas de comunicar los resultados de las pruebas y asegurarnos de que la gente entienda lo que significa», dijo Widschwendter.
Referencias de revistas: Comunicaciones de la naturaleza , DOI: 10.1038/s41467-021-26615-y
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