Investigadores desarrollan un modelo mediante biopsia líquida para diagnosticar de forma temprana el melanoma

Es un tipo de cáncer que afecta a los melanocitos de la piel y cuya incidencia ha aumentado significativamente en las últimas décadas

Redacción  |  11 de abril de 2024
Melanoma maligno (UGR)
Melanoma maligno (UGR)

Un equipo de investigadores de la Universidad de Granada, del Instituto de Investigación Biosanitaria de Granada y de la Unidad de Excelencia MNat_ 'Modeling nature from nano to macro', en colaboración con la Fundación Medina, ha desarrollado un método que podría mejorar significativamente la detección temprana del melanoma, el tipo de cáncer de piel más agresivo.

En dicho trabajo multidisciplinar también han participado investigadores de los hospitales universitarios Virgen de las Nieves y Hospital Clínico San Cecilio de Granada.

 

El melanoma maligno es un tipo de cáncer que afecta a los melanocitos de la piel y cuya incidencia ha aumentado significativamente en las últimas décadas. Solo en 2022 se diagnosticaron 101.507 nuevos casos en toda la Unión Europea, con una incidencia estimada de 11,9 casos por cada 100.000 personas.

Aunque generalmente es tratable cuando se diagnostica temprano, la tasa de mortalidad aumenta dramáticamente cuando la enfermedad se encuentra en una etapa avanzada.

La detección temprana sigue siendo un desafío debido a la falta de reproducibilidad y objetividad, que pueden empeorar el pronóstico. En este sentido, el estudio se ha propuesto analizar el suero sanguíneo de pacientes con melanoma, con la intención de encontrar metabolitos que pudieran servir para diagnosticar precozmente esta enfermedad.

Para ello, se ha utilizado una técnica llamada metabolómica no dirigida, comparando pacientes en diferentes estadios del melanoma e individuos sanos. Este método ha permitido identificar diez metabolitos cuya presencia difería entre ambos grupos.

Tres de estos metabolitos mostraron una precisión notable en la predicción del melanoma maligno en estadio I cuando se incorporaron como predictores a un modelo de clasificación basado en una red neuronal monocapa, lo que sugiere que podrían ser utilizados como biomarcadores para la detección temprana de la enfermedad.

El modelo ha sido validado en una muestra independiente de 12 pacientes, de los cuales el cien por cien fueron identificados correctamente. "Los resultados son muy prometedores y podrían tener un impacto significativo en la supervivencia de los pacientes con melanoma", señala el catedrático del Departamento de Anatomía y Embriología Humana de la UGR Juan Antonio Marchal Corrales, líder del estudio.

 
 
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