Esta nueva tecnología de análisis de sangre basada en el aprendizaje automático puede detectar cáncer de pulmón de forma prematura para que sea tratado a tiempo.
Investigadores de la empresa de biotecnología Delfi Diagnostics con sede en Baltimore han sido capaces de desarrollar una tecnología de análisis de sangre basada en el aprendizaje automático que es capaz de detectar en gran medida las primeras etapas del cáncer de pulmón.
El estudio, que ha sido recogido por la revista Nature Communications, el equipo describe como esta nueva herramienta de diagnóstico es capaz de analizar perfiles de fragmentación de ADN libre de células (cfDNA) en todo el genoma, una serie de fragmentos de ácido nucleico presentes en el torrente sanguíneo capaces de indicar la presencia de células tumorales.
Según comentan, su herramienta es capaz de detectar el 90 % de los casos de cáncer tras una prueba donde pusieron en práctica su tecnología en 800 personas que fueron examinadas.
Esta tecnología es ideal para detectar con precisión y de forma prematura muchos de los casos de cáncer de pulmón. “Estos resultados sugieren que la tecnología de detección de cáncer de pulmón podría ayudar a reducir las muertes por cáncer de pulmón al ofrecer una prueba conveniente y de alto rendimiento a las personas que sean elegibles”, ha señalado Peter Bach, CMO de Delfi.
Adelantan que ya han comenzado la inscripción de un estudio prospectivo de casos y controles de 1700 pacientes para así generar la evidencia clínica que respaldaría una hipotética prueba comercial de detección.
Al respecto a los procedimientos actuales, el análisis de sangre es mucho más fácil de administrar y tratar, lo que permitiría a los investigadores examinar a las personas en periodos de tiempo más cortos.