Redacción Farmacosalud.com

Un equipo dirigido por el Dr. Gonçalo Bernardes, jefe del Grupo de Biología Química Traslacional del Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas (CNIO), ha desarrollado una prueba que permite detectar tumores sólidos en estados iniciales a partir de una simple muestra de sangre. El test, de ser comercializado, podría convertirse en una herramienta de cribado periódico para algunos grupos de población de alto riesgo tumoral, como personas de edad avanzada o individuos con antecedentes de cáncer. La nueva metodología, denominada AACS, también ofrece información relevante para la elección del tratamiento oncológico.

Los métodos actuales para diagnosticar el cáncer se basan en identificar marcadores -moléculas que indican un estado o proceso determinado del organismo- que provienen del tumor o de proteínas asociadas a él. Como es lógico, esos indicadores son más abundantes cuando el tumor ya se ha desarrollado de forma significativa, de tal modo que, cuanto más avanzado está el cáncer, más complejo resulta encontrar opciones terapéuticas eficaces.

Centrarse en la reacción defensiva del organismo
Así las cosas, el equipo dirigido por Bernardes ha orientado la prueba no a los marcadores que emite el tumor, sino a la reacción defensiva del organismo ante dicha afección. Desde el siglo XIX se conoce que la aparición de células cancerosas provoca cambios en el sistema inmunitario, y que esos cambios son más intensos en las etapas más tempranas del cáncer. No obstante, hasta ahora los científicos no se habían servido de tales modificaciones inmunitarias para la realización de un diagnóstico. El nuevo estudio se centra en ellas, concretamente en los cambios en las proteínas de la sangre que se producen cuando el cáncer altera las defensas del organismo.

“Es un enfoque innovador. La mayoría de las pruebas actuales buscan en la sangre fragmentos diminutos de ADN del tumor; sin embargo, nosotros nos centramos en la respuesta inmunitaria del propio organismo ante el desarrollo del cáncer. La ventaja es que los cánceres en estadíos tempranos suelen desencadenar una intensa respuesta inmunitaria antes de liberar una cantidad de ADN suficiente como para que las biopsias líquidas actuales la detecten. Es por eso por lo que nuestro método puede lograr una sensibilidad tan grande, especialmente a la hora de detectar las fases tempranas de la enfermedad”, señala la Dra. Cong Tang, miembro del Instituto Gulbenkian de Medicina Molecular (GIMM, en Portugal) y primera autora del trabajo que desarrolla el novedoso test.

Amino Acid Concentration Signature
“Nuestro enfoque -explica Bernardes- se ha mostrado particularmente eficaz para detectar tumores en etapa temprana, lo que es fundamental porque, si los detectamos a tiempo, podemos tratar muchos tipos de cáncer”. El nuevo método diagnóstico ha sido bautizado con el nombre de AACS (las siglas en inglés de Amino Acid Concentration Signature, o Firma de Concentración de Aminoácidos) debido a que esta plataforma detectora mide las fluctuaciones en los residuos de determinados aminoácidos -que son los componentes básicos de proteínas inmunitarias- de una sencilla muestra de sangre.

El caso es que la prueba AACS, de comercializarse, podría convertirse en una herramienta de cribado periódico para ciertos grupos de población de alto riesgo (por ejemplo, personas de edad avanzada o individuos con antecedentes de cáncer o con familiares que han padecido esta patología). “Esa es, desde luego, una de las posibilidades más prometedoras. Dado que nuestro test es mínimamente invasivo y, a la vez, muy preciso, vemos un gran potencial para que sea utilizado como una herramienta de cribado periódico en grupos de alto riesgo, como los adultos de más edad o gente con antecedentes de cáncer. Por supuesto, antes de llegar a todo ello AACS tendrá que pasar por estudios clínicos más grandes y una revisión regulatoria, pero nuestra intención es contribuir a que la supervisión resulte más sencilla, segura e informativa”, comenta la Dra. Tang.

Inteligencia Artificial para buscar patrones
Al plantear el método AACS, el equipo investigador se topó con un problema: la sangre humana contiene más de 5.000 proteínas, lo que dificulta enormemente su análisis. Por eso, utilizaron un análisis bioinformático y acotaron el objeto de estudio a cinco aminoácidos: lisina, triptófano, tirosina, cisteína y cisteína no unida a enlaces disulfuro.

Después sometieron las muestras a reacciones que emiten fluorescencia cuando se les aplica luz -fluorogénicas- y con ello se reveló, tras el correspondiente análisis, la concentración exacta de cada uno de esos aminoácidos en plasma. Gracias a la herramienta de Inteligencia Artificial (IA) machine learning (aprendizaje automático, en español), identificaron en esas concentraciones patrones que podían traducirse en señales de diagnóstico.

0% de falsos positivos
Los investigadores aplicaron esta técnica en muestras de 170 pacientes, de tal modo que fueron capaces de identificar el 78% de los tumores malignos con una tasa de 0% de falsos positivos. Bernardes, asimismo, apunta que la prueba es fácil de utilizar, ya que sólo requiere una pequeña extracción sanguínea y el uso de sencillos reactivos que se encuentran en cualquier hospital. Para realizar el diagnóstico, el equipo de Bernardes, quien también es catedrático de la Universidad de Cambridge (Reino Unido), está desarrollando una plataforma que analiza los datos obtenidos.

Las muestras estudiadas no pertenecían exclusivamente a enfermos oncológicos: “es muy importante destacar que, al analizar las muestras de pacientes aquejados de otras enfermedades, hemos descubierto que las señales son diferentes. Por ejemplo, las señales inmunológicas de una persona con SARS-COVID son diferentes de las señales de una persona con cáncer, como también lo son las señales de los distintos tipos de tumor e, incluso, del cáncer en sus diferentes etapas. Todo eso podemos identificarlo con nuestra prueba”, asegura el Dr. Bernardes.

Y esos indicadores exclusivos de cada tipo de cáncer proporcionan, además, otra información de enorme interés para la práctica clínica: si el paciente responderá o no a ciertos tratamientos. El nuevo estudio describe que el test fue correcto en un 100% a la hora de predecir si un paciente no respondería a un tratamiento antimetastásico. Cuando predijo que sí respondería, la precisión fue del 87%. Por ello, aseguran que la prueba podría usarse también para realizar medicina de precisión en el momento de tener que elegir las terapias.

“Lo que hace más interesante a nuestra prueba es su precisión”
Según Tang, “lo que hace más interesante a nuestra prueba es su precisión; en estadíos tempranos afina mucho a la hora de detectar cánceres, sin dar falsos positivos. Eso significa que los y las médicos podrían tener elementos más fiables para saber quién necesita más tratamiento y quién no. Al ayudar a los enfermos a obtener antes la terapia adecuada, y evitar tratamientos que no son necesarios o que no serían efectivos, también tiene el potencial de ahorrar a los sistemas de salud costes muy significativos. Por supuesto, su auténtico valor no es sólo económico, dado que su uso proporciona a los pacientes un itinerario terapéutico más claro y mejores resultados”.

Si bien se ha recurrido a una cohorte de 170 pacientes para poder crear el método AACS, Bernardes admite que es necesario contar con muchos más datos para poder estar en condiciones de completar el desarrollo comercial del test. Para ello, ya hay dos estudios clínicos en marcha en el Reino Unido -financiados por el sistema nacional de salud de ese país- y una serie de ensayos iniciados en diversos países como Estados Unidos y China. Una vez que la plataforma ya haya sido completada, se comercializará previsiblemente a través de una empresa spin off, ubicada en Cambridge y llamada Proteotype Ltd., de la que Bernardes es cofundador.

El proyecto que ha servido para desarrollar AACS ha recibido financiación de Proteotype Ltd, la Fundação para a Ciência e a Tecnologia (Portugal) y el Social Sciences Data Lab (Portugal).

Artículo de referencia
Tang C, Corredeira P, Casimiro S, Shi Q, Han Q, Sukdao W, et al. Immunodiagnostic plasma amino acid residue biomarkers detect cancer early and predict treatment response. Nat Commun. 2025;16(1):6474.