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Última actualizaciónMar, 02 Abr 2024 11am

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Identifican tres biomarcadores epigenéticos de cáncer de tiroides que facilitan el diagnóstico

Un equipo del CSIC y de la Fundación FINBA ha identificado tres biomarcadores que predicen con alta especificidad y sensibilidad la malignidad de un nódulo de tiroides, y podrían evitar muchas cirugías innecesarias. Ahora están buscando empresas interesadas para desarrollar kits específicos e implementarlos en los hospitales para el diagnóstico de cáncer de tiroides.

La detección de nódulos tiroideos es habitual en la práctica clínica. La mayoría de ellos no son graves y no presentan síntomas, y sólo un pequeño porcentaje de los nódulos tiroideos son cancerosos. Sin embargo, no siempre es posible confirmar con los procedimientos habituales este último extremo: se calcula que un 20% de los nódulos detectados se clasifican como indeterminados usando las técnicas comunes, por lo que en esos casos se opta por la cirugía para extirparlos. Una vez extirpados, entre el 65% y el 75% de esos nódulos son benignos, según la evaluación histológica final. Es decir, son casos en los que se habría podido evitar la cirugía si se hubiera dispuesto de un método mejor de diagnóstico.

Eso es lo que han hecho científicos del Centro de Investigación en Nanomateriales y Nanotecnología del CSIC  y de la Fundación para la Investigación y la Innovación Biosanitaria del Principado de Asturias (FINBA). El equipo ha desarrollado un método para mejorar los diagnósticos de cáncer de tiroides durante la evaluación preoperatoria. Está basado en la correlación entre el nivel de metilación de varias regiones CpG del ADN y la malignidad de una gran muestra de nódulos tiroideos.

La metilación de ADN es una modificación química que participa en la expresión y el silenciamiento de los genes. Se sabe que hay patrones de metilación alterados que se relacionan con el desarrollo de cáncer. Un tipo de esas alteraciones se halla en las regiones CpG.

Lo que ha hecho este equipo ha sido aplicar cálculos de machine-learning para analizar un gran número de datos genéticos de biopsias con aspiración de aguja fina (PAAF). Los científicos han analizado los datos, primero con técnicas de análisis clásicas y después con técnicas de inteligencia artificial. Como resultado, de los 850.000 biomarcadores iniciales han identificado tres que predicen con una alta especificidad y sensibilidad la malignidad de una muestra determinada.

Se trata de un método asequible, con alta precisión, sensibilidad y especificidad, que mejora la capacidad de diagnóstico del cáncer de tiroides durante la evaluación preoperatoria, de forma que se puede evitar la mayoría de cirugías derivadas de casos difíciles de diagnosticar, hasta en el 60% de los casos. Ahora están buscando empresas interesadas para desarrollar kits específicos e implementarlos en los hospitales para el diagnóstico de cáncer de tiroides.

Contacto:

Xavier Gregori
Vicepresidencia Adjunta
de Transferencia del Conocimiento
CSIC
Tel.: +34 93 887 60 04

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