
La detección temprana de tumores cerebrales agresivos representa un desafío para sistemas de salud en todo el mundo.
La búsqueda de alternativas poco invasivas y rápidas para el diagnóstico resulta una prioridad para la ciencia. Un estudio internacional publicado en la revista científica Cell Reports Medicine presenta una estrategia innovadora basada en el análisis de pequeñas partículas liberadas por las células, conocidas como vesículas extracelulares, que circulan en la sangre.
El equipo, liderado por el profesor Georgios Giamas y el doctor Stephen Robinson de la Universidad de Sussex, desarrolló un método que permite identificar y clasificar gliomas utilizando una simple extracción sanguínea, con resultados en pocos días.
La investigación indica que el análisis de pequeñas partículas liberadas por las células y presentes en la sangre, conocidas como vesículas extracelulares, permite encontrar biomarcadores que distinguen a personas con glioblastoma, individuos sanos y pacientes con otros tipos de tumores cerebrales.

El glioblastoma es el tipo más agresivo de tumor cerebral en adultos y suele presentar síntomas como dolor de cabeza persistente, alteraciones en la memoria y convulsiones. Forma parte del grupo de los gliomas, tumores que se originan en las células gliales, encargadas de brindar soporte y protección a las neuronas en el cerebro.
Debido a su rápido crecimiento y dificultad para detectarlo en etapas tempranas, el diagnóstico suele requerir procedimientos invasivos. La prueba sanguínea desarrollada en el estudio busca ofrecer una alternativa más rápida y menos riesgosa para identificar este tumor y monitorear su evolución.
El equipo examinó muestras de sangre de 159 personas utilizando técnicas que identifican tanto las proteínas como fragmentos de material genético (microARN) dentro de estas partículas.
Los resultados muestran que las personas con glioma presentan en su sangre una mayor cantidad de vesículas extracelulares y que estas partículas son de mayor tamaño en comparación con los controles sanos. Además, el contenido interno de estas vesículas es diferente: el equipo detectó cambios claros en la cantidad de 45 proteínas y 20 microARN, lo que da lugar a una especie de “huella química” propia del glioma.

Después de procesar estos datos con algoritmos de inteligencia artificial, los investigadores lograron crear una prueba diagnóstica capaz de reconocer incluso los tumores cerebrales más agresivos con alta precisión.
El estudio informa que el método alcanzó una exactitud del 100% en un grupo de pacientes evaluados a lo largo del tiempo, lo que sugiere que la prueba también podría utilizarse para controlar la evolución de la enfermedad y ajustar el tratamiento. Además, el análisis permitió diferenciar los subtipos principales de glioma y distinguirlos de otros tumores cerebrales, lo que resulta fundamental para elegir la mejor estrategia terapéutica en cada caso.
El artículo científico detalla que el equipo recolectó muestras de plasma de pacientes con glioma, controles sanos y personas con otras patologías cerebrales en biobancos de Reino Unido, Dinamarca y Nueva Zelanda.
Para aislar estas partículas presentes en la sangre, el equipo utilizó un método que las separa según su tamaño, conocido como cromatografía de exclusión por tamaño. Una vez obtenidas, fueron analizadas con técnicas que permiten observar su composición química, como la espectroscopía infrarroja y la espectroscopía Raman. Estas herramientas ayudan a identificar diferencias en las moléculas que contienen, como proteínas y fragmentos de material genético.

Para estudiar las proteínas dentro de estas partículas, los investigadores emplearon tecnologías capaces de medir miles de proteínas al mismo tiempo. También analizaron fragmentos de material genético llamados microARN, que pueden dar información sobre el comportamiento de las células tumorales. El estudio encontró un grupo de biomarcadores que se repetían en las muestras de los distintos grupos de pacientes, lo que da solidez al método.
Luego, los científicos aplicaron programas de inteligencia artificial que ayudan a identificar patrones y seleccionar la información más relevante entre todos los datos obtenidos. El modelo que combinó datos de proteínas y microARN logró una alta precisión para identificar tumores cerebrales en los análisis iniciales, y esta utilidad se confirmó en pruebas adicionales.
Sobre este avance, el doctor Stephen Robinson señaló en el comunicado oficial de la Universidad de Sussex que el desarrollo de esta prueba representa “un paso importante para crear una biopsia líquida efectiva, capaz de brindar información esencial sobre el tumor cerebral de un paciente sin necesidad de procedimientos invasivos”.
La publicación remarca que la técnica, basada en el análisis de vesículas extracelulares circulantes, podría reemplazar biopsias cerebrales de alto riesgo y acortar los tiempos de diagnóstico.

El profesor Georgios Giamas subrayó en el comunicado oficial: “Hemos demostrado que, mediante un análisis de sangre sencillo y económico, podemos identificar una sólida firma de biomarcadores capaz de detectar incluso los tumores cerebrales más agresivos con una precisión notable. Este descubrimiento podría salvar vidas al sustituir la arriesgada cirugía cerebral por una prueba rápida y mínimamente invasiva que ofrece respuestas en días en lugar de semanas, lo que permite comenzar el tratamiento lo antes posible”.
El trabajo incluyó el seguimiento de pacientes a lo largo del tratamiento y tras la cirugía, observando que los perfiles moleculares en las vesículas extracelulares reflejan cambios relacionados con la respuesta a la terapia y la eventual reaparición de la enfermedad. Esto sugiere que el test podría utilizarse también para monitorizar la evolución del tumor y ajustar estrategias terapéuticas de manera más dinámica.
Los siguientes pasos incluyen la estandarización de los protocolos analíticos en los hospitales y la realización de estudios de mayor escala, con el objetivo de incorporar esta herramienta diagnóstica en la práctica clínica habitual y mejorar los resultados de los pacientes con tumores cerebrales.
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