Nueva prueba que detecta 14 tipos de cáncer se centra en los glucosaminoglucanos, no en el ácido desoxirribonucleico

Roxanne Nelson

Conflictos de interés

28 de diciembre de 2022

Recientemente se ha prestado mucha atención a la idea de detectar muchos tipos diferentes de cáncer a partir de un solo análisis de sangre, y se acaba de informar sobre una nueva prueba que afirma hacer eso.[1]

El líder en este campo es la prueba Galleri (de GRAIL) que ya está en uso clínico en algunas redes de atención médica en Estados Unidos. Esa prueba utiliza la secuenciación de nueva generación para analizar la disposición de los grupos metilo en el ácido desoxirribonucleico libre circulante del tumor (ADNlc) en una muestra de sangre.

La nueva prueba, que está siendo desarrollada por la empresa sueca de biotecnología Elypta AB, tiene una premisa diferente. Puede detectar 14 tipos de cáncer a partir del análisis de los glicosaminoglicanos, que son un grupo diverso de polisacáridos que se alteran por la presencia de tumores. Utilizando muestras de plasma y orina, el método tuvo una sensibilidad de 41,6% a 62,3% para detectar el cáncer en estadio I con una especificidad de 95%.

En comparación, indicaron los autores, otros ensayos han informado una sensibilidad de 39% a 73% para los tumores malignos en estadio I, pero estas estimaciones generalmente se limitan a 12 tipos de cáncer que se consideran de "señal alta" y funcionan mal en los tumores malignos que emiten poco ADN libre circulante, como los genitourinarios y los cerebrales.

"La principal ventaja de los glicosaminoglicanos parece ser que cambian en la sangre y la orina en los estadios tempranos del cáncer", dijo el autor del estudio, Francesco Gatto, Ph. D., fundador y director científico de Elypta. "En consecuencia, este método mostró una tasa de detección impresionante en el estadio I, en comparación con otros métodos emergentes".

El estudio fue publicado en versión electrónica el 5 de diciembre en Proceedings of the National Academy of Sciences.[1]

¿Combinar pruebas?

Gatto comentó que "podía imaginarse el día en que será posible combinar estos métodos".

"La misma muestra de sangre podría usarse para analizar glucosaminoglucanos y biomarcadores genómicos", continuó Gatto. "Con suerte, esta estrategia podría detectar incluso más tumores malignos que cualquiera de los dos métodos solos, y el rendimiento resultante bien podría ser suficiente como un programa de cribado integral".

Entonces, ¿cómo se compara la nueva prueba de Elypta con la prueba de Galleri?

"Galleri y métodos similares se enfocan principalmente en la información proveniente de moléculas de ADN que flotan naturalmente en la sangre", explicó Gatto. "Tiene sentido realizar investigaciones allí porque los tumores malignos generalmente comienzan con eventos en el ADN".

Señaló que el estudio actual exploró una nueva capa de información, moléculas llamadas glicosaminoglicanos, que participan en el metabolismo del cáncer.

"Este método detectó muchos tumores malignos que los métodos anteriores pasaron por alto, y una proporción sustancial de estos se encontraban en el estadio I", dijo Gatto. "El cáncer es una enfermedad compleja, por lo que cuantas más capas de información podamos investigar de forma no invasiva, digamos con un análisis de sangre, más probable es que podamos detectar más tumores malignos en su estadio más temprano".

Otras plataformas generalmente se basan en la secuenciación y detección de fracciones de ADN libre circulante derivadas del cáncer, pero estos métodos tienen desafíos que pueden interferir con su uso. Por ejemplo, algunos tipos de cáncer no arrojan suficiente ADN libre circulante y no se puede medir con precisión.

"Una ventaja de centrarse en los glicosaminoglicanos es que el método no requiere secuenciación de próxima generación ni ensayos complejos similares, porque los glicosaminoglicanos son informativos con menos de 10 mediciones simultáneas, a diferencia de Galleri, que analiza más de 1 millón de sitios de metilación del ADN", anotó.

"Esto hace que el ensayo detrás de la prueba sea mucho más barato y robusto; estimamos una diferencia de costo entre 5 y 10 veces menor", compartió Gatto.

Se requieren datos prospectivos y comparativos

Medscape Noticias Médicas solicitó un comentario independiente al Dr. Eric Klein, presidente emérito del Glickman Urological and Kidney Institute en la Cleveland Clinic, Cleveland, Estados Unidos; él explicó que "la única forma precisa de saber cómo se desempeñará una prueba en una población determinada es probarla tal cual en esa población. No es posible extrapolar los resultados directamente de un estudio de casos y controles".

Los tumores malignos arrojan muchos marcadores biológicos diferentes a los fluidos corporales, pero aún no se ha determinado cuál de estas señales será la mejor para servir como base de una prueba de detección de múltiples tumores malignos que tenga utilidad clínica en una población de detección, apuntó. "Y es posible que ninguna prueba individual sea óptima para todas las situaciones clínicas".

"Los resultados de este estudio parecen prometedores, pero no es posible afirmar la superioridad de una prueba sobre otra basándose en estudios de casos y controles individuales debido a las diferencias no controladas en las poblaciones seleccionadas", continuó el Dr. Klein. "La única forma científicamente precisa de hacer esto es realizar diferentes pruebas en las mismas muestras de pacientes en una comparación directa".

Solo hay un estudio, del que él tenga conocimiento, que ha hecho esto recientemente, en el que se compararon directamente, en las mismas muestras, múltiples ensayos diferentes que analizaban varias señales en el ADN de células libres.[2] "Un ensayo de metilación dirigida que es la base de Galleri fue superior para el límite más bajo de detección y para predecir el sitio de origen del cáncer", dijo el Dr. Klein.

Otro experto estuvo de acuerdo con que se necesita un estudio cara a cara para comparar los ensayos. "Según estos datos, no se puede decir que este método sea mejor que el otro porque se requiere un estudio comparativo", dijo el Dr. Fred Hirsch, Ph. D., director ejecutivo del Center for Thoracic Oncology, Tisch Cancer Institute at Mount Sinai, en Nueva York, Estados Unidos.

La metabolómica es interesante y los datos son alentadores, continuó. "Pero esta es una prueba de detección temprana de varios tipos de cáncer y los cambios en el metabolismo pueden variar de un tipo de cáncer a otro. No estoy seguro de que el metabolismo del cáncer de pulmón sea el mismo que el de un cáncer ginecológico".

El Dr. Hirsch también señaló que también podría haber factores de confusión. "Han excluido la enfermedad inflamatoria, pero puede haber otras variables como el tabaquismo", externó. "En general, brinda algunas perspectivas interesantes, pero me gustaría ver más validación y estudios prospectivos en grupos de enfermedades específicas y, finalmente, estudios comparativos con otras metodologías".

Detalles del estudio

Los autores evaluaron si los perfiles de glicosaminoglicanos (GAGomas) circulantes del plasma y la orina se desviaban de los niveles fisiológicos iniciales en 14 tipos de cáncer y podían servir como biomarcadores metabólicos del cáncer. Luego, también validaron el uso de perfiles de glicosaminoglicanos circulantes para una prueba de detección de múltiples tumores malignos en una población externa con 2.064 muestras obtenidas de 1.260 pacientes con cáncer e individuos sanos.

En un modelo in vivo de progresión del cáncer, observaron cambios generalizados específicos del cáncer en perfiles de glicosaminoglicanos circulantes y luego desarrollaron tres modelos de aprendizaje automático basados en los glicosaminoglicanos circulantes de la orina (N = 220 con cáncer frente a 360 sanos) y el plasma (N = 517 con cáncer frente a 425 sanos) que pudieron detectar cualquier tipo de cáncer con un área bajo la curva característica operativa del receptor de 0,83 a 0,93 (con una sensibilidad de hasta 62% para la enfermedad en estadio I y una especificidad de 95%).

Para evaluar si las características alteradas de los perfiles de glicosaminoglicanos asociadas con el cáncer sugerían una biología tumoral más agresiva, correlacionaron cada puntaje con la sobrevida global. La mediana del tiempo de seguimiento fue de 17 meses en la cohorte de plasma (N = 370 en 13 tipos de cáncer), 15 meses en la cohorte de orina (N = 162 en cuatro tipos de cáncer) y 15 meses en la cohorte combinada (N = 152 en cuatro tipos de cáncer).

Encontraron que las tres puntuaciones predijeron de forma independiente la sobrevida global en un análisis multivariado (hazard ratio [HR]: 1,29, p = 0,0009 para plasma; HR: 1,79, p = 0,0009 para orina; HR: 1,91, p = 0,0004 para combinadas) después de ajustar por tipo de cáncer, edad, sexo y estadio IV o enfermedad de alto grado.

Estos hallazgos mostraron una asociación de alteraciones en los perfiles de glicosaminoglicanos circulantes con fenotipos de cáncer agresivos y sugirieron que las puntuaciones por debajo del límite de especificidad de 95% podrían tener un mejor pronóstico, comentaron los autores.

Además, otros análisis mostraron que los perfiles de glicosaminoglicanos circulantes predijeron la ubicación del cáncer con 89% de precisión. Por último, para confirmar si las puntuaciones de los perfiles de glicosaminoglicanos circulantes podrían usarse para la detección, se realizó un análisis de validación utilizando una "población de detección" típica que requiere ≥ 99% de especificidad. Los perfiles de glicosaminoglicanos circulantes combinados fueron capaces de predecir un mal pronóstico de cualquier tipo de cáncer en 18 meses con una sensibilidad de 43% (21% en el estadio I; N = 121 y 49 casos).

Gatto expresó que él consideraba que estos resultados, así como los de otros estudios que analizan los glicosaminoglicanos como biomarcadores del cáncer, conducirán a los próximos pasos de desarrollo. "Pero especulo que esta prueba podría ser más útil para evaluar de una manera económica, práctica y no invasiva si una persona con mayor riesgo de cáncer debe ser seleccionada para el cribado del cáncer como parte de los programas de detección establecidos o emergentes".

El estudio fue patrocinado por Elypta AB. Gatto, Ph. D., figura como inventor en solicitudes de patentes relacionadas con los biomarcadores descritos en este estudio y luego fue asignado a Elypta AB; es accionista y empleado en Elypta AB. El Dr. Hirsch declaró no tener ningún conflicto de interés económico pertinente. El Dr. Klein es consultor de Grail e investigador de CCGA y Pathfinder.

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