El análisis de sangre de IA de Delfi Diagnostics detecta el 80% de los casos de cáncer de pulmón

INTERNACIONAL/CONSALUD.ES.- Una nueva tecnología de análisis de sangre basada en el aprendizaje automático que podría ayudar a aumentar la detección del cáncer de pulmón en estadio temprano demostró resultados prometedores en un estudio publicado en Nature Communications.

Concretamente, la tecnología de detección de cáncer de pulmón de Delfi Diagnostics, que utiliza algoritmos avanzados de aprendizaje automático para analizar perfiles de fragmentación de ADN libre de células en todo el genoma, fue capaz de detectar aproximadamente el 90% de los casos de cáncer en un grupo de casi 800 personas que se sometieron a exámenes de detección de cáncer de pulmón con una tomografía computarizada de dosis baja (LDCT).

"Estos resultados sugieren que la tecnología de detección de cáncer de pulmón de Delfi podría ayudar a reducir las muertes por cáncer de pulmón al ofrecer una prueba conveniente y de alto rendimiento a las personas que son elegibles para USPSTF", ha señalado el CMO de Delfi, Peter B. Bach. 

"Ya hemos comenzado la inscripción de un estudio prospectivo y de casos y controles de 1.700 pacientes para generar la evidencia clínica que sustentaría una prueba comercial de detección pulmonar", ha especificado Bach.

El estudio Nature Communications evaluó a 365 personas que participaron en un estudio danés de siete años llamado LUCAS, con la mayoría de los participantes con alto riesgo de cáncer de pulmón y con síntomas relacionados con el tabaquismo, como tos o dificultad para respirar. 

Los resultados se validaron en un estudio separado de 431 individuos con y sin cáncer con un rendimiento de prueba similar.

Cuando la tecnología delfi fue utilizada como pre-pantalla para determinar si un LDCT debe ser realizado, el acercamiento combinado llevó a la detección del 90% de cánceres de pulmón, incluyendo el 80% de cánceres de la etapa I, y redujo el número de procedimientos innecesarios inducidos LDCT por el 50%.

"Debido a que los análisis de sangre son mucho más fáciles de administrar que la LDCT, creemos que un ensayo rentable y de alto rendimiento podría aumentar en gran medida el número de cánceres de pulmón que se detectan a tiempo, cuando puede marcar la diferencia en la atención y eliminar una gran cantidad de falsos positivos en comparación con el estándar actual de atención", ha explicado, por su parte, Nic Dracopoli, director científico de Delfi. 

"La prueba es particularmente adecuada para la detección del cáncer de pulmón porque hemos demostrado que puede detectar tanto el CPCP como el CPCNP sin detectar inadvertidamente otras enfermedades pulmonares como la EPOC", ha añadido Dracopoli.

Delfi está desarrollando una nueva clase de biopsia líquida para la detección temprana basada en perfiles alterados de fragmentación de todo el genoma, también conocidos como "fragmentomas", un resultado del empaquetado desordenado de ADN en células cancerosas.

Además, la compañía también está desarrollando un ensayo altamente sensible y específico destinado a una distribución y adopción amplia y rentable mediante la aplicación de un algoritmo avanzado de aprendizaje automático a los patrones de fragmentos de ADN circulante que se pueden evaluar a través de la secuenciación de bajo costo.