Una investigación realizada por científicos de la Universidad de Nottingham Trent, en Reino Unidos, ha logrado identificar el cáncer de próstata a través del análisis de subconjuntos de células inmunes.

La investigación, publicada en la revista eLife,  ha recogido muestras de sangre periféricas de posibles pacientes con cáncer de próstata entre el 24 de octubre de 2012 y el 15 de agosto de 2014. A estos pacientes sospechosos se les extrajeron células mononucleares de sangre periférica que, se procesaron e incubaron con un panel de anticuerpos monoclonales. Empleando un citómetro de flujos de 10 colores/3 láser Gallios se obtuvieron los datos sobre las células viables en una hora.

Los investigadores analizaron las células asesinas naturales de los 72 pacientes con el antígeno prostático alto (PSA) y de otros que no mostraban síntomas. De los participantes, 31 tenían cáncer y 41 estaban sanos. A continuación se desarrollaron algoritmos capaces de detectar la presencia del cáncer.

Estos algoritmos fueron capaces, a través de métodos estadísticos, de detectar ocho características fenotípicas que cuando se incorporan a un modelo de aprendizaje automático es capaz de diferenciar entre el cáncer de próstata y la enfermedad de próstata benigna.  Este modelo de aprendizaje automático a posteriori se reprogramó para identificar la clasificación de riesgo de               D´Amico. Para ello utilizaron los datos de 54 pacientes con cáncer de próstata y fue capaz de detectar con exactitud el riesgo alto, bajo o intermedio de la enfermedad sin datos adicionales.

Las conclusiones de la investigación muestran que estas pruebas podrían ser un 12,5 por ciento más eficaces que el PSA para detectar el cáncer. Además podrían predecir el riesgo de la enfermedad con un 99 por ciento de exactitud.

 

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