Identifican un grupo de genes que puede mejorar el diagnóstico del cáncer de próstata

Granada, 20 may (EFE).- Un equipo de investigadores de la Universidad de Granada (UGR) y del centro GENyO ha identificado una firma génica (grupo específico de genes) con potencial para mejorar el diagnóstico del cáncer de próstata, especialmente en casos con biopsias no concluyentes o falsamente negativas.

El estudio, desarrollado junto a facultativos del Hospital Universitario Virgen de las Nieves, ha validado experimentalmente una serie de genes seleccionados mediante un modelo predictivo basado en el análisis de datos públicos gracias a la inteligencia artificial.

Como ha detallado este miércoles la UGR, aunque la biopsia prostática continúa siendo una prueba clave en el diagnóstico del cáncer de próstata, puede presentar resultados no concluyentes o falsamente negativos.

Esto obliga, en determinados casos, a realizar nuevas biopsias y somete a los pacientes a procedimientos invasivos adicionales, premisa de la que parte esta investigación.

Para abordar dicha limitación, el equipo investigador ha trabajado experimentalmente con genes seleccionados mediante un modelo predictivo desarrollado con inteligencia artificial. Esta validación se ha realizado en muestras clínicas independientes, tanto de tejido prostático como de plasma, lo que avala los resultados obtenidos.

Se ha identificado una firma compuesta por seis genes (DLX1, TDRD1, AMACR, HPN, HOXC6 y OR51E2), capaz de discriminar entre tejido tumoral y no tumoral con una elevada precisión.

Además, el gen AMACR ha dejado ver su valor como biomarcador no invasivo en plasma, especialmente cuando se combina con el antígeno prostático específico (PSA), alcanzando un alto nivel de detección.

Los resultados significan que esta firma génica permite identificar casos falsamente negativos en biopsias y mejorar la clasificación de pacientes.

Esto puede contribuir tanto a mejorar el diagnóstico en la primera biopsia, como a disminuir el número de rebiopsias en pacientes con resultados negativos, reduciendo así procedimientos invasivos innecesarios y mejorando el manejo clínico del cáncer de próstata.

El estudio, liderado por María Jesús Álvarez y Luis Javier Martínez, cuenta con Patricia Porras como primera autora, investigadora predoctoral de la UGR, y con la participación de Alberto Ramírez, responsable del desarrollo del modelo predictivo de IA en el que se basa este trabajo, que se obtuvo en fases anteriores y se ha testado ahora gracias a la colaboración con Jesús Alcalá, del Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial. EFE