Método de diagnóstico por imágenes facilita diagnósticos precisos para cánceres de cabeza y cuello

Los cánceres de cabeza y cuello, aunque se consideran poco frecuentes, representan una parte importante de los casos de cáncer y han experimentado un notable aumento en los últimos 30 años. Estos cánceres abarcan diversos tumores malignos que pueden surgir en zonas como la boca, la garganta, la laringe, la nariz, los senos paranasales y las glándulas salivales. Los principales factores de riesgo son el consumo de tabaco y alcohol, que aumentan considerablemente la probabilidad de desarrollar estos cánceres. Además, las infecciones por el virus del papiloma humano (VPH) son cada vez más importantes, en particular en ciertos casos de cáncer de garganta. La tasa de supervivencia a cinco años de los cánceres de cabeza y cuello oscila entre el 40 % y el 70 %, y los distintos subtipos presentan pronósticos variados. Ahora, una nueva tecnología combina indicadores del comportamiento de las células cancerosas con la arquitectura del tumor y el tejido sano adyacente para crear una "huella dactilar" única para cada paciente, lo que ayuda a evaluar el pronóstico y la respuesta a la terapia contra el cáncer.

Utilizando un enfoque basado en el aprendizaje automático, un equipo colaborativo de investigadores de la Universidad de Helsinki (Helsinki, Finlandia), la Universidad de Turku (Turku, Finlandia) y el Instituto Max Planck de Biomedicina Molecular (Münster, Alemania) analizaron cientos de muestras de pacientes de biobancos a nivel de células individuales. Un hallazgo clave de este estudio fue la introducción de una nueva técnica de imágenes que fusiona el análisis de biomarcadores relacionados con el comportamiento celular con evaluaciones morfológicas de las formas de las células individuales y la estructura general del tejido tumoral. Este método innovador identificó con éxito dos grupos de pacientes previamente desconocidos: uno con un pronóstico excepcionalmente favorable y otro con un pronóstico notablemente malo. La distinción entre estos grupos se atribuyó a una combinación específica de un estado particular de las células cancerosas y la composición del tejido que rodea a las células cancerosas.

En el grupo con peor evolución, la agresividad de la enfermedad se asoció a la señalización entre el tejido canceroso y el tejido conectivo sano adyacente, mediada por el factor de crecimiento epidérmico (EGF). Esta nueva técnica de imagen abre el camino hacia un diagnóstico de precisión en los cánceres de cabeza y cuello. Los investigadores están trabajando ahora en el desarrollo de una prueba diagnóstica destinada a lograr diagnósticos más precisos para este tipo de cáncer. Además, están explorando la aplicabilidad de este método en el diagnóstico de otros tipos de cáncer, incluido el cáncer de colon.

“En nuestra investigación utilizamos los métodos analíticos más modernos en el campo del aprendizaje automático y la biología espacial. Analizamos cientos de muestras de pacientes y millones de células, algo que solo es posible con la ayuda de la informática de alto rendimiento y la inteligencia artificial. Este estudio forma parte de una nueva revolución en el diagnóstico del cáncer. Creemos que esta tecnología mejorará significativamente el diagnóstico del cáncer y la precisión de las estrategias de tratamiento”, afirma Sara Wickström, de la Universidad de Helsinki, que dirigió el equipo de investigación. “La obtención de imágenes de biomarcadores del cáncer mediante tinción de anticuerpos ya se utiliza en la práctica clínica. Por tanto, el método no será especialmente caro, ya que solo requiere el algoritmo que hemos desarrollado y una combinación especial de anticuerpos. Teniendo en cuenta el coste del tratamiento del cáncer, es bastante asequible”. Los resultados de los investigadores se publicaron en línea el 28 de octubre en la revista Cell.

Visitar la expo >

Miembro Oro

Veterinary Hematology Analyzer

Exigo H400

Verification Panels for Assay Development & QC
Seroconversion Panels

New

Mycoplasma Pneumoniae Virus Test

Mycoplasma Pneumoniae Virus Detection Kit

New

Auto Clinical Chemistry Analyzer

cobas c 703