4-Mar-2026
Una prueba no invasiva de "fragmentoma" amplía la biopsia líquida a la cirrosis hepática y otras afecciones
American Association for the Advancement of Science (AAAS)
Los investigadores han creado una prueba de biopsia líquida no invasiva para la cirrosis hepática y otros trastornos no cancerosos que busca en el «fragmentoma», es decir, la colección de ADN circulante que se desprende de las células del cuerpo. El ensayo, que los autores del estudio validaron en varias cohortes, se basa en el potencial clínico de las plataformas de biopsia líquida y podría ampliar la utilidad de esta tecnología para detectar otras enfermedades además del cáncer. Las biopsias líquidas funcionan detectando pequeñas cantidades de ADN libre de células que se desprenden de las células enfermas y circulan en la sangre. Una biopsia líquida funcional es el santo grial de la medicina diagnóstica, ya que permitiría a los médicos examinar fácilmente a los pacientes para detectar diversas enfermedades con una simple extracción de sangre. La mayoría de las pruebas de ADN libre de células tienen como objetivo detectar tumores mediante la detección de cambios en el ADN libre de células que acompañan a la transformación maligna. Sin embargo, Aksaya Annapragada y su equipo teorizaron que podrían buscar fragmentoma de ADN circulante para detectar otras enfermedades no cancerosas para las que no existen métodos eficaces de cribado, como los trastornos inflamatorios o cirróticos. En primer lugar, aplicaron la secuenciación de genoma completo a fragmentomas de ADN libre de células de una cohorte de 1576 personas, entre las que se encontraban pacientes con enfermedades hepáticas, trastornos autoinmunitarios o afecciones neurodegenerativas. Mediante un algoritmo de aprendizaje automático, el equipo identificó marcadores en el fragmentoma que distinguían entre enfermedad hepática temprana, fibrosis hepática y cirrosis. Estos marcadores mostraron una alta sensibilidad cuando se aplicaron en una cohorte de descubrimiento independiente de 423 individuos y una cohorte de validación de 221 individuos. Annapragada y sus colaboradores también identificaron cambios en el fragmentoma relacionados con enfermedades cardíacas, diabetes y otros trastornos crónicos, y demostraron que su modelo de aprendizaje automático podía predecir la supervivencia general en una cohorte de descubrimiento de 571 individuos y una cohorte de validación de 231 individuos. «La especificidad de este enfoque para cada patología y la capacidad de extraer información del fragmentoma de todo el genoma relacionada con múltiples enfermedades a partir de una única muestra de sangre podría permitir, algún día, una prueba de biopsia líquida sencilla y accesible para el cribado multienfermedad no invasiva», concluyen los investigadores.
- Journal
- Science Translational Medicine