Desarrollan nueva prueba para detectar cáncer de ovario en etapas tempranas con precisión del 93%

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La prueba utiliza perfiles metabólicos y aprendizaje automático para asignar una probabilidad más precisa de la presencia o ausencia de la enfermedad.

Durante más de tres décadas, los médicos han enfrentado el desafío de encontrar una prueba de diagnóstico temprano altamente precisa para el cáncer de ovario. Un equipo de científicos combinó el aprendizaje automático con información sobre los metabolitos, desarrollando una prueba que detecta este cáncer con una precisión del 93%.

Prueba revoluciona el diagnóstico temprano del cáncer de ovario

El profesor emérito de la Facultad de Ciencias Biológicas y director fundador del CICR, John McDonald, quien también es el autor correspondiente del estudio, destaca que esta nueva prueba supera en precisión a las pruebas existentes, particularmente en la detección de la enfermedad ovárica en etapas tempranas.

Por otro lado, los detalles y las metodologías del estudio se detallan en un nuevo artículo titulado “Un enfoque probabilístico personalizado para el diagnóstico del cáncer de ovario”, publicado en la edición en línea de marzo de 2024 de la revista médica Gynecologic Oncology. El enfoque propuesto por el equipo se basa en modelos informáticos que utilizan el perfil metabólico individual de un paciente para asignar una probabilidad más precisa de la presencia o ausencia de la enfermedad.

Enfoque personalizado y probabilístico para el diagnóstico del cáncer de ovario

“Este enfoque personalizado y probabilístico para el diagnóstico del cáncer es más informativo y preciso desde el punto de vista clínico que las pruebas binarias tradicionales (sí/no)”, afirma McDonald. “Representa una nueva dirección prometedora en la detección temprana del cáncer de ovario, y quizás también de otros cánceres”.

Los coautores del estudio incluyen a Dongjo Ban, un estudiante de doctorado en bioinformática, así como a varios científicos investigadores y profesores destacados en el campo de la biología y la bioinformática. El equipo está en proceso de formar una nueva empresa para transferir y comercializar la tecnología desarrollada, con planes de buscar los ensayos necesarios y la aprobación de la FDA para la prueba.

El cáncer de ovario, a menudo denominado el “asesino silencioso”, es difícil de detectar en sus etapas iniciales debido a la falta de síntomas específicos. McDonald subraya la importancia de una detección temprana, ya que aumenta significativamente las tasas de supervivencia a largo plazo.

Espectrometría de masas y aprendizaje automático: la nueva prueba arroja una precisión del 93%

El enfoque del equipo se centra en los perfiles metabólicos, utilizando la espectrometría de masas para identificar la presencia de metabolitos en la sangre. El equipo ha demostrado que la presencia de diferentes metabolitos en la sangre puede incorporarse como características en modelos predictivos precisos basados en aprendizaje automático.

Asimismo, con una precisión del 93%, la nueva prueba de diagnóstico del cáncer de ovario muestra potencial para revolucionar la detección temprana de esta enfermedad. Se llevan a cabo estudios para detectar la enfermedad en etapas aún más tempranas, impactando en la supervivencia y el tratamiento de los pacientes.

El futuro del diagnóstico del cáncer de ovario

Además, el equipo de investigación reconoce la importancia de una vigilancia personalizada según los perfiles metabólicos de los pacientes. McDonald anticipa que una persona con un perfil metabólico que hace que el cáncer sea altamente improbable solo requeriría un seguimiento anual. Por otro lado, alguien con una puntuación metabólica podría ser monitoreado con más frecuencia o remitido inmediatamente para una evaluación avanzada.

Este avance en el diagnóstico del cáncer de ovario representa una atención médica personalizada y precisa. Promete mejorar las tasas de detección temprana y las tasas de supervivencia de los pacientes.

Fuente consultada aquí

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