Investigadores del Centro de Cáncer Kimmel de Johns Hopkins
han desarrollado una nueva herramienta computacional y biomolecular, llamada
CompCyst, que puede identificar quistes pancreáticos precancerosos. La
tecnología proporciona un nuevo método para identificar de manera confiable
quistes causantes de cáncer de aquellos que no causan cáncer.
Los quistes pancreáticos son comunes, y ocurren en 800,000
estadounidenses cada año. Solo una pequeña fracción de esos quistes progresará
a cáncer, pero es difícil identificar si un quiste dado será canceroso, debido
a las limitaciones de las pruebas clínicas y de imagen actuales. Esto significa
que casi todas las personas diagnosticadas con un quiste reciben un seguimiento
a largo plazo y muchas pueden someterse a la extirpación quirúrgica del quiste,
lo que ocasiona un gasto y una carga adicionales para el sistema de salud y
aumenta el riesgo de mortalidad del paciente. Para abordar este problema, los
investigadores desarrollaron CompCyst.
CompCyst es un esquema de clasificación, basado en Boolean
Set Logic, que utiliza información de pruebas moleculares y datos de imágenes
para identificar si un quiste pancreático puede provocar cáncer. Los datos
producidos por el sistema se compararon con la histopatología, el estándar de
oro para identificar quistes pancreáticos y un método invasivo que no se usa
regularmente en la práctica clínica.
En este estudio, los investigadores evaluaron la información
molecular de más de 800 quistes pancreáticos diferentes, junto con datos
clínicos y de imágenes en un algoritmo conocido como MOCA: Organización
Multivariable de Alteraciones Combinatorias. Demostraron que CompCyst se
desempeñó mejor que los médicos al clasificar si los quistes eran cancerosos.
