Optimizarán el cribado de las mujeres asintomáticas | 24 JUN 19

Análisis moleculares para la detección y prevención del cáncer de endometrio

Investigadores de dos instituciones catalanas han liderado la propuesta de evaluar análisis genómicos en citologías cervicales para mejorar la detección del cáncer de la cavidad uterina

El uso de biomarcadores moleculares en los muestreos mínimamente invasivos abre una perspectiva prometedora para la detección precoz del cáncer de endometrio. Esta es la conclusión a la que han llegado, en su último trabajo, los miembros del grupo Screenwide, formado por expertos del Instituto de Investigación Biomédica de Bellvitge (IDIBELL) y del Instituto Catalán de Oncología (ICO-Hospitalet).

El estudio, publicado en el International Journal of Cancer, remarca los vacíos que existen en el conocimiento actual para acelerar la implementación de nuevas tecnologías, con el objetivo de mejorar el cribado y la detección precoz en entornos clínicos de este tipo de cáncer de la mujer.

Los nuevos análisis no solo beneficiarán a las poblaciones de alto riesgo; también optimizarán el cribado de las mujeres asintomáticas

Gracias a la continuidad anatómica entre la cavidad uterina y el cuello del útero, la explotación genómica del material biológico proveniente de la prueba de Papanicolaou o citología cervical, que se utiliza de rutina en programas de prevención de cáncer de cérvix, representan –junto con otros métodos de muestreo no invasivo– una oportunidad única para detectar signos de enfermedad del tracto genital superior.

Este hecho puede contribuir a mejorar el diagnóstico y la prevención del cáncer de endometrio. Actualmente, las estrategias de detección de los signos de este cáncer se limitan a las poblaciones de alto riesgo y en mujeres sintomáticas, ya que el 90 % de los cánceres de endometrio se presentan con sangrado anormal. 

Los nuevos análisis no solo beneficiarán de forma clara estos casos: su potencial podría repercutir en un mejor cribado de las mujeres asintomáticas. Las pruebas moleculares pueden ayudar a refinar los algoritmos de diagnóstico actuales, ya que reducirán la tasa de fracaso del diagnóstico histológico clásico.

 

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