Estos descubrimientos se han publicado en 'Nature Communications' y en el 'Journal of the National Cancer Institute'.
A pesar de los avances en el tratamiento, el cáncer de pulmónes la causa más frecuente de muerte en todo el mundo. La estrategia más eficaz para mejorar la supervivencia pasa por avanzar en la detección precoz.
El cribado mediante tomografia computarizada de baja dosis, un procedimiento que utiliza rayos X y que permite una dosis baja de radiación para obtener imágenes de zonas internas del cuerpo, permite diagnosticar la enfermedad en estadios tempranos para poder ofrecer a los pacientes un tratamiento.
No obstante, son necesarias mejores estrategias para identificar y llegar a las personas que tienen más probabilidades de beneficiarse del cribado.
Los nuevos estudios llevados a cabo utilizaron datos proteómicos de seis estudios prospectivos de cohortes poblacionales que participan en el Consorcio de Cohortes de Cáncer de Pulmón (LC3).
El LC3 es una iniciativa llevada a cabo por un gran consorcio de 25 cohortes de todo el mundo, que comprenden datos de 3 millones de voluntarios de investigación que han sido objeto de seguimiento durante muchos años.
Los autores del estudio, que busca marcadores proteicos tempranos del cáncer de pulmón en muestras de sangre previas al diagnóstico, midieron unas 1.200 proteínas en muestras recogidas de 731 personas con antecedentes de tabaquismo a las que posteriormente se diagnosticó cáncer de pulmón en los tres años posteriores a la extracción de sangre.
Los investigadores compararon las proteínas halladas en estas muestras con aquellas encontradas en personas de edad, sexo e historial de tabaquismo similares que no desarrollaron cáncer de pulmón durante los tres años posteriores a la extracción de sangre.
Este análisis tuvo como resultado 36 marcadores proteínicos, estrechamente relacionados con el riesgo de desarrollar cáncer de pulmón. Estos biomarcadores podrían utilizarse para identificar a los individuos que se beneficiarían del cribado del cáncer de pulmón con tomografías computarizadas de baja dosis.
En el segundo estudio los autores utilizaron los datos de LC3 para desarrollar y validad un algoritmo de predicción del riesgo pasado en proteínas.
Compararon su rendimiento a través de una prueba comercial de autoanticuerpos y con el modelo de riesgo de cáncer de pulmón basado en cuestionarios.
El algoritmo de proteínas superó a estas herramientas a la hora de discriminar entre aquellas personas que desarrollaron cáncer de pulmón y las que no, lo que demuestra que los marcadores tienen un gran potencial para proporcionar información sobre el riesgo, más allá de las herramientas de predicción actuales.
Los resultados de estos dos estudios son muy prometedores si se tiene en cuenta la necesidad urgente de mejorar la detección precoz con el objetivo de reducir la mortalidad del cáncer de pulmón.
