El microbioma humano es la población total de microorganismos con sus genes y metabolitos que colonizan el cuerpo humano y que es imprescindible para el correcto funcionamiento de nuestro organismo (para más información consultar Informe Anticipando sobre el Microbioma). Estas comunidades se encuentran en el tracto gastrointestinal, el genitourinario, la cavidad oral, la nasofaringe, el tracto respiratorio y la piel, pero hasta ahora se había ignorado la compleja interacción que las células cancerosas pueden tener con las bacterias, virus y otros microbios.

Un nuevo estudio publicado en la revista Nature presenta un método novedoso de diagnóstico del cáncer basado en el análisis de patrones de ADN microbiano, bacteriano y viral, presentes en la sangre.

En primer lugar, los investigadores analizaron la presencia de perfiles microbianos en la información genética, disponible de The Cancer Genome Atlas, de 33 tipos diferentes de cáncer (un total de 18.116 muestras) e identificaron firmas o patrones microbianos distintos asociados con tipos específicos de cáncer. En estudios previos, ya se había determinado la asociación entre el virus del papiloma humano y el cáncer cervical, de cabeza y cuello o la asociación entre especies de Fusobacterium y el cáncer gastrointestinal. Pero el equipo descubrió diferentes firmas microbianas desconocidas, hasta ahora, que se encontraban únicamente en determinados tipos de cáncer, como por ejemplo la presencia de especies de Faecalibacterium en el cáncer de colon.

En segundo lugar, utilizando los perfiles de microbioma de los miles de muestras de cáncer, los investigadores entrenaron modelos de aprendizaje automático para asociar ciertos patrones microbianos con la presencia de cánceres específicos. De esta forma, pudieron identificar el tipo de cáncer de un paciente utilizando solo los datos microbianos de su sangre. Posteriormente, eliminaron los cánceres más avanzados (estadio III y IV) del conjunto de datos y descubrieron que muchos tipos de cáncer aún se distinguían en estadios previos basándose únicamente en los datos microbianos derivados de la sangre.

Para comprobar si estos patrones microbianos podrían ser extrapolados al mundo real, analizaron muestras de plasma de la sangre de 59 pacientes con cáncer de próstata, de 25 con cáncer de pulmón y de 16 con melanoma. Los investigadores compararon, entre sí, las lecturas realizadas por los modelos de aprendizaje automático de las firmas microbianas de los pacientes con cáncer y con muestras de plasma de 60 voluntarios sanos y VIH negativos. Estas herramientas, basadas en inteligencia artificial, pudieron distinguir a la mayoría de las personas con cáncer de las que no, incluso discernir entre los tres tipos de cáncer. Por ejemplo, se consiguió identificar correctamente a una persona con cáncer de pulmón con un 86 por ciento de sensibilidad y una persona sin enfermedad pulmonar con un 100 por ciento de especificidad, además de distinguir correctamente entre una persona con cáncer de próstata y una persona con cáncer de pulmón con una sensibilidad del 81%.

La capacidad de tener, en una sola muestra de sangre, el perfil completo del ADN del tumor, así como el ADN de la microbiota del paciente es un paso importante hacia una mejor compresión del huésped y de las interacciones ambientales en el cáncer. Este enfoque no solo sirve como prueba diagnóstica, sino que posibilita la monitorización terapéutica largo plazo.

Los investigadores señalan que todavía existe la posibilidad de que las lecturas de ADN microbiano en sangre den falsos negativos, pero esperan perfeccionar los modelos de aprendizaje automático entrenándolos con más datos. Además, también recomiendan que, incluso si la prueba ha dado positivo, se realicen pruebas adicionales para confirmar el diagnóstico, determinar la etapa del tumor e identificar su ubicación exacta. Esta nueva compresión de la forma en que las poblaciones microbianas interactúan con el cáncer podría abrir una vía terapéutica completamente nueva.

Fuente: ABC Enfermedades 
Artículo original: Poore, G.D., Kopylova, E., Zhu, Q. et al. Microbiome analyses of blood and tissues suggest cancer diagnostic approach. Nature (2020). https://doi.org/10.1038/s41586-020-2095-1 https://www.nature.com/articles/s41586-020-2095-1