La detección precoz del cáncer es fundamental para combatir la enfermedad. Tal y como explica la Asociación Española contra el Cáncer¹, el diagnóstico temprano de determinados tumores permitiría tratarlos antes incluso de que se manifiesten sus síntomas y aumentar así las posibilidades de éxito de los tratamientos.

Se estima que la detección precoz permitiría curar hasta el 90% de los cánceres de colon y recto, mientras que, en el caso del cáncer de mama, la mortalidad se ve reducida entre un 25 y un 31%. Por esta razón, resulta básica la búsqueda de métodos de detección cada vez más rápidos y eficaces.

Predecir el nivel de riesgo

Dentro de esta batalla, un grupo de trabajo integrado por el Consejo Superior de Investigaciones Científicas² (CSIC) y la Universidad de Salamanca ha desarrollado un sistema capaz de predecir el nivel de riesgo que tienen los pacientes con cáncer de mama a la hora de afrontar la enfermedad.

Este “predictor” utiliza herramientas de machine learning para identificar los genes asociados a la supervivencia y mejorar el pronóstico de la enfermedad. Su objetivo no solo es obtener un diagnóstico adecuado sino también intentar realizar un pronóstico realista de cómo evolucionará la enfermedad en cada paciente y, en este caso, sobre las posibilidades de que la enfermedad remita, el riesgo de recaída y las opciones de supervivencia.

Para realizar esta tarea es fundamental contar con el mayor número posible de biomarcadores que puedan aportar datos sobre la biología del tumor y del tejido analizado. De esta manera, se podrá conseguir un mejor diagnóstico y pronóstico de la enfermedad y un tratamiento adecuado a las características de cada cáncer y de cada paciente.

En este caso, los investigadores han obtenido una firma génica ligada a los biomarcadores que resultan claves para determinar el tipo de tumor de cada paciente. A continuación la han comparado con las firmas de otros procedimientos comerciales para constatar que la nueva firma génica no sólo mejora los resultados ya existentes, sino que también aporta criterios para la realización del cálculo del riesgo.

Además, este cálculo se realiza en términos numéricos, en una escala del 1 al 100, hecho que permite aportar información aún más precisa.

Este “predictor” especifica cuál es el peso que tienen los genes que se han analizado y su asociación con los biomarcadores estándar para determinar la importancia que tiene cada uno de ellos a la hora de determinar el nivel de riesgo.

Genes biomarcadores

La investigación desarrollada por el CSIC y la Universidad de Salamanca ha permitido identificar un conjunto de genes biomarcadores para un grupo de medio millar de pacientes cuyos resultados han sido validados en otro grupo de tamaño similar.

Tal y como señala el responsable del laboratorio encargado del estudio, Javier De las Rivas, “la ventaja sobre las plataformas comerciales actuales es que la predicción de riesgo se ha calculado asociándolo con los biomarcadores tumorales estándar, que son medidos por histopatología cuando se realiza un diagnóstico de cáncer de mama”.

Los responsables del estudio confían en poder incorporar este nuevo test a la clínica oncológica gracias a que tiene un coste similar a los convencionales, de alrededor de 3.000 euros. Tal y como explican, las mejoras que aporta podrían repercutir de forma favorable en la clínica porque ayudan a determinar qué tipo de tratamiento oncológico elegir en función del diagnóstico y del pronóstico obtenido.