Un modelo para diagnosticar de forma temprana el cáncer de piel más agresivo mediante biopsia líquida
El melanoma maligno (MM) es un tipo de cáncer que afecta a los melanocitos de la piel y cuya incidencia ha aumentado significativamente en las últimas décadas
Aunque generalmente es tratable cuando se diagnostica temprano, la tasa de mortalidad aumenta dramáticamente cuando la enfermedad se encuentra en una etapa avanzada
Un equipo de investigadores de la UGR, del Instituto de Investigación Biosanitaria de Granada (ibs.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 modelo de diagnóstico precoz se podría aplicar a otros tipos de cánceres, tales como el cáncer de colon, de mama o de páncreas, donde la relación entre los cambios en los niveles de lípidos (particularmente los fosfolípidos) y la migración y metástasis ha sido previamente demostrada.
El melanoma maligno (MM) 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 el MM es tratable cuando se diagnostica temprano, la tasa de mortalidad aumenta dramáticamente cuando la enfermedad se encuentra en una etapa avanzada. La detección temprana del MM 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 100 % fueron identificados correctamente.
«Los resultados son muy prometedores y podrían tener un impacto significativo en la supervivencia de los pacientes con melanoma.
El diagnóstico temprano es crucial para el tratamiento exitoso del melanoma, y este nuevo método podría permitirnos identificar la enfermedad en una etapa más temprana, cuando es más fácil de tratar, reduciendo así la tasa de mortalidad».
Juan Antonio Marchal Corrales, líder del estudio
El equipo de investigadores hace hincapié en la necesidad de validar estos biomarcadores en un estudio más amplio con un mayor número de pacientes, lo que permitiría implementar este método en la clínica de una manera fiable.
Este estudio ha sido financiado por el Instituto de Salud Carlos III, la Cátedra Doctores Galera y Requena de Investigación en Células Madre Cancerígenas de la Universidad de Granada y por la Fundación MEDINA. El trabajo se ha realizado con fondos internos.
