Científicos de la Facultad de Medicina Keck de la Universidad del Sur de California han desarrollado una prueba de sangre que ayudaría a la detección temprana del cáncer de ovario.
La prueba, denominada OvaPrint, presenta una precisión del 91% en la detección del carcinoma de ovario seroso de alto grado (HGSOC), el tipo más común de cáncer ovárico.
Los resultados del estudio, publicados en la revista Clinical Cancer Research este mes, revelan que esta prueba podría ofrecer una forma revolucionaria de diagnosticar la enfermedad antes de que alcance etapas avanzadas, mejorando las tasas de supervivencia que actualmente se sitúan en un preocupante 40% o menos cuando se diagnostica en etapas posteriores.
El HGSOC, conocido por su rápido avance, presenta desafíos diagnósticos ya que las biopsias no son una opción viable, y los síntomas generalmente no se manifiestan hasta etapas avanzadas. La OvaPrint podría cambiar el panorama al permitir a los médicos tomar decisiones informadas sobre tratamientos, como la administración de quimioterapia antes de la cirugía, y brindar a los cirujanos información crucial sobre la naturaleza de las masas ováricas.
La prueba se basa en un análisis comparativo de muestras de sangre y tejido de personas sanas, pacientes con HGSOC y aquellos con otros problemas de salud ginecológica. El siguiente paso es un estudio de seguimiento a mayor escala con cientos de pacientes para validar los resultados antes de su posible comercialización en dos años, según el comunicado de prensa de la Facultad de Medicina Keck.
El autor del estudio, Bodour Salhia, PhD, expresó la importancia de la detección temprana al afirmar que "la detección temprana salva vidas". Identificar con precisión el cáncer de ovario en etapas tempranas podría transformar los resultados de la enfermedad y aumentar significativamente las tasas de supervivencia. Este avance prometedor marca un paso crucial hacia una herramienta de detección eficaz para la población general, reforzando la esperanza en la lucha contra el cáncer de ovario.