Un estudio publicado en la revista científica Nature, refleja lo que sin dudas sería un gran paso de avance en la temprana detección de cualquier tipo de cáncer. Los autores de la investigación aseguran haber desarrollado un método novedoso para identificar quién tiene cáncer y qué tipo, simplemente analizando patrones de ADN microbiano, bacteriano y viral, presentes en su sangre.
La caracterización sistemática del microbioma del cáncer brinda la oportunidad de desarrollar técnicas que explotan moléculas no humanas derivadas de microorganismos en el diagnóstico de una enfermedad humana importante, afirma el equipo integrado por Gregory D. Poore, Evguenia Kopylova, ambos del Departamento de Bioenginiería, de la Universidad de California San Diego, La Jolla, CA, así como Qiyun Zhu, Tomasz Kosciolek, Stefan Hanssen, ambos de su departamento de Pediatría; Carolina Carpenter, Serena Fraraccio, Stephen Wandro, Se Jin Song, Sandrine Miller-Montgomery, Austin D. Swafford y Sandip Pravin Patel todos del Departamento de Innovación del Microbioma y Patel además del Moores Cancer Center, como lo es Rana McKay, de la misma alta casa de estudios; y finalmente Rob Knight, de los departamentos de Bioingeniería, Pediatría, Centro de Innovación del Microbioma y Ciencias Computarizadas e Ingeniería de la misma universidad.
De 18,116 muestras tumorales, que representan 10.481 pacientes con 33 tipos diferentes de cáncer, surgieron firmas o patrones microbianos distintos, asociados con tipos específicos de cáncer. Se esperaban algunos, como la asociación entre el virus del papiloma humano (VPH) y el cáncer cervical, de cabeza y cuello, y la asociación entre las especies de Fusobacterium y el cáncer gastrointestinal. Pero también identificaron firmas microbianas previamente desconocidas que discriminaban fuertemente entre los tipos de cáncer. Por ejemplo, la presencia de especies de Faecalibacterium distingue el cáncer de colon de otros tipos de cáncer.
Con estos perfiles de microbioma de miles de muestras de cáncer, los investigadores entrenaron y probaron cientos de modelos de aprendizaje automático para asociar ciertos patrones microbianos con la presencia de cánceres específicos. De esta forma pudieron identificar el tipo de cáncer de un paciente utilizando solo los datos microbianos de su sangre.
El equipo eliminó seguidamente los cánceres de alto grado (estadíos III y IV) del conjunto de datos y descubrieron que muchos tipos de cáncer aún se distinguían en estadios previos, cuando se basaban únicamente en datos microbianos derivados de la sangre. Los resultados se mantuvieron incluso cuando el equipo realizó la descontaminación bioinformática más estricta en las muestras, lo que eliminó más del 90 por ciento de los datos microbianos.
Para determinar si estos patrones microbianos podrían ser útiles en el mundo real, analizaron muestras de plasma derivadas de la sangre de 59 pacientes con cáncer de próstata, 25 con cáncer de pulmón y 16 con melanoma. Desarrollaron nuevas herramientas para minimizar la contaminación, lo que les permitió desarrollar una lectura de firmas microbianas para cada muestra de paciente con cáncer y las compararon entre sí y con muestras de plasma de 69 voluntarios sanos y VIH negativos.
Los modelos de aprendizaje automático pudieron distinguir a la mayoría de las personas con cáncer de las que no. Por ejemplo, podrían identificar correctamente a una persona con cáncer de pulmón con un 86 por ciento de seguridad y una persona sin enfermedad pulmonar con un 100 por ciento de especificidad. A menudo podían decir qué personas tenían cuál de los tres tipos de cáncer. Por ejemplo, los modelos podrían distinguir correctamente entre una persona con cáncer de próstata y una persona con cáncer de pulmón con una seguridad del 81 por ciento.
«La capacidad de tener, en un solo tubo de sangre, un perfil completo del ADN del tumor, así como el ADN de la microbiota del paciente, por así decirlo, es un paso importante hacia una mejor comprensión del huésped y las interacciones ambientales en el cáncer», afirmó Sandip Pravin Patel.
«Con este enfoque, existe la posibilidad de monitorizar estos cambios a lo largo del tiempo, no solo como diagnóstico, sino también para la monitorización terapéutica a largo plazo. Esto podría tener implicaciones importantes para la atención de pacientes con cáncer y en la detección temprana del cáncer, si estos resultados continúan sosteniéndose en más pruebas», aseguró.
Aunque en general ha habido un progreso sorprendente en el área de la biopsia líquida y la detección temprana del cáncer, «las biopsias líquidas actuales aún no pueden distinguir de manera fiable la variación genética normal del cáncer precoz verdadero, y no pueden detectar cánceres donde no hay alteraciones genómicas humanas no se conoce o no es detectable», insiste Patel.
Los investigadores creen que una ventaja de la detección del cáncer basada en el ADN microbiano, en comparación con el ADN tumoral humano circulante, es su diversidad entre los diferentes sitios del cuerpo. El estudio sugiere que las lecturas de ADN microbiano a base de sangre pueden detectar con precisión la presencia y el tipo de cáncer en etapas más tempranas que las pruebas de biopsia líquida actuales, así como para los cánceres que carecen de mutaciones genéticas detectables por esas plataformas.
Los investigadores creen que todavía existe la posibilidad de que las lecturas de ADN microbiano a base de sangre puedan perder signos de cáncer y devolver un resultado falso negativo. Pero esperan que su nuevo enfoque sea más preciso a medida que perfeccionen sus modelos de aprendizaje automático con más datos. Y si bien los falsos negativos pueden ser menos comunes con el enfoque de ADN microbiano, los falsos positivos siguen siendo un riesgo.
El equipo científico advirtió que incluso si una lectura microbiana indica cáncer, es probable que el paciente requiera pruebas adicionales para confirmar el diagnóstico, determinar la etapa del tumor e identificar su ubicación exacta.
Sugieren que el diagnóstico del cáncer puede ser solo el comienzo del microbioma sanguíneo asociado al cáncer recientemente descubierto. «Esta nueva comprensión de la forma en que las poblaciones microbianas cambian con el cáncer podría abrir una vía terapéutica completamente nueva. Ahora sabemos que los microbios están allí, pero ¿qué están haciendo? ¿Y podríamos manipularlos o imitarlos para tratar el cáncer?», se pregunta Patel.
Alfonso Quiñones (Cuba, 1959). Periodista, poeta, culturólogo, productor de cine y del programa de TV Confabulaciones. Productor y co-guionista del filme Dossier de ausencias (2020), productor, co-guionista y co-director de El Rey del Merengue (en producción, 2020).
