El estudio de compuestos de suero sanguíneo de diferentes pesos moleculares ha llevado a los científicos a un conjunto de biomarcadores que pueden permitir el desarrollo de una prueba de detección altamente precisa para el cáncer de ovario en etapa temprana.
Utilizando técnicas avanzadas de cromatografía líquida y espectrometría de masas junto con algoritmos informáticos de aprendizaje automático, los investigadores han identificado 16 compuestos de metabolitos que proporcionaron una precisión sin precedentes para distinguir a 46 mujeres con cáncer de ovario en etapa inicial de un grupo de control de 49 mujeres que no tenían la enfermedadSe recogieron muestras de sangre para el estudio de un área geográfica amplia: Canadá, Filadelfia y Atlanta.
Si bien el conjunto de biomarcadores reportados en este estudio es el más preciso reportado hasta ahora para el cáncer de ovario en etapa temprana, se necesitarán pruebas más extensas en una población más grande para determinar si la alta precisión diagnóstica se mantendrá en un grupo más grande demujeres que representan una diversidad de grupos étnicos y raciales.
La investigación está programada para ser reportada el 17 de noviembre en la revista Informes científicos , una revista de acceso abierto de los editores de Nature.
"Este trabajo proporciona una prueba de concepto de que el uso de un enfoque integrado que combina la química analítica y los algoritmos de aprendizaje puede ser una forma de identificar características de diagnóstico óptimas", dijo John McDonald, profesor de la Facultad de Biología del Instituto de Tecnología de Georgia ydirector de su Centro Integrado de Investigación del Cáncer. "Creemos que nuestros resultados son muy prometedores y planeamos validar aún más nuestros hallazgos en muestras mucho más grandes".
El cáncer de ovario ha sido difícil de tratar porque generalmente no se diagnostica hasta después de haber hecho metástasis a otras áreas del cuerpo. Los investigadores han estado buscando una prueba de detección de rutina que pueda diagnosticar la enfermedad en la etapa uno o etapa dos, cuandoel cáncer se limita a los ovarios.
Trabajando con tres centros de tratamiento del cáncer en los EE. UU. Y Canadá, los investigadores de Georgia Tech obtuvieron muestras de sangre de mujeres con cáncer de ovario en etapa uno y etapa dos. Separaron el suero, que contiene proteínas y metabolitos, moléculas producidas por reacciones enzimáticasen el cuerpo.
Las muestras de suero se analizaron mediante cromatografía líquida de ultra-rendimiento-espectrometría de masas UPLC-MS, que son dos instrumentos unidos para separar mejor las muestras en sus componentes individuales. Las moléculas más pesadas se separan de las moléculas más ligeras, y las firmas moleculares sondeterminado con suficiente precisión para identificar los compuestos específicos. Los investigadores de Georgia Tech decidieron observar solo los metabolitos en su investigación.
"Las personas han estado buscando proteínas para el diagnóstico de cáncer de ovario durante un par de décadas, y los resultados no han sido muy impresionantes", dijo Facundo Fernández, profesor de la Facultad de Química y Bioquímica de Georgia Tech que dirigió la parte de química analíticade la investigación: "Decidimos buscar moléculas en un lugar diferente que pudieran proporcionar capacidades de diagnóstico. Es uno de los lugares que la gente realmente no había estudiado antes".
Las muestras de cada uno de los 46 pacientes con cáncer se dividieron para poder analizarlas por duplicado. Los investigadores también analizaron muestras de suero de 49 mujeres que no tenían cáncer. El trabajo requirió la eliminación de compuestos no relacionados como la cafeína y las moléculas que fueronno presente en todos los pacientes con cáncer.
"Usamos equipos e instrumentos de muy alta resolución para poder separar la mayoría de los componentes de las muestras", explicó Fernández. "De lo contrario, la detección del cáncer de ovario en etapa temprana es muy difícil porque tiene muchos factores de confusión."
El trabajo químico identificó alrededor de mil compuestos candidatos. Ese número se redujo a aproximadamente 255 a través del trabajo del científico investigador David Gaul, quien eliminó los duplicados y las moléculas no relacionadas de la colección.
Estos 255 compuestos fueron luego analizados por un algoritmo de aprendizaje que evaluó el valor predictivo de cada uno. Se eliminaron las moléculas que no contribuían a la precisión predictiva de la detección. Finalmente, el algoritmo produjo una lista de 16 moléculas que juntas diferenciaban el cáncerpacientes con una precisión extremadamente alta: más del 90 por ciento.
"El algoritmo analiza las características metabólicas y las correlaciona con si las muestras provenían de pacientes con cáncer o de control", explicó McDonald. "El algoritmo no tiene idea de cuáles son estos compuestos. Simplemente está buscando la combinación de moléculas que proporcionala precisión predictiva óptima. Lo que es alentador es que muchas de las características de diagnóstico identificadas son metabolitos que se han implicado previamente en el cáncer de ovario ".
Como siguiente paso, McDonald y Fernández quisieran estudiar muestras de una población más grande que incluye un número significativo de diferentes grupos étnicos y raciales. Esas personas pueden tener diferentes metabolitos que podrían servir como biomarcadores para el cáncer de ovario.
Aunque se requería equipo de laboratorio sofisticado para identificar las 16 moléculas, una prueba de detección no requeriría el mismo nivel de sofisticación, dijo Fernández.
"Una vez que sepa cuáles son estas moléculas, el siguiente paso sería establecer un ensayo clínico", dijo. "La espectrometría de masas es una herramienta común en este campo. Podríamos usar un espectrómetro de masas clínico para observar solo elmoléculas en las que estamos interesados. Mover esto a un ensayo clínico llevaría trabajo, pero no veo ninguna barrera técnica para hacerlo ".
Los grupos Fernández y McDonald han utilizado un enfoque similar con el cáncer de próstata y planean explorar su utilidad para detectar otros tipos de cáncer.
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Materiales proporcionado por Instituto de Tecnología de Georgia . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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