Un nou test ar putea îmbunătăți rata de supraviețuire a pacienților cu carcinom hepatocelular de la 20% la 90%

Studiul efectuat de cercetători explorează potențialul transcrierilor de fuziune din ser ca indicatori pentru detectarea timpurie a carcinomului hepatocelular (CHC) și monitorizarea impactului tratamentului cancerului prin utilizarea învățării automate. Carcinomul hepatocelular, cea mai comună formă de cancer la ficat, prezintă provocări semnificative în detectare și tratament, deoarece multe cazuri sunt diagnosticate în stadii avansate.
Principalii pași ai studiului includ extracția ADN-ului și sinteza cADN-ului din probele de ser, urmate de detectarea genelor de fuziune prin PCR în timp real. Studiul a identificat patru gene de fuziune - MAN2A1–FER, CCNH–c5orf30, PTEN–NOLC1, și SLC45A2–AMACR - care apar frecvent în mostrele de ser de la pacienții cu CHC, sugerând că acestea pot servi ca markeri predictivi pentru CHC.

Analiza a inclus un total de 136 de indivizi, dintre care 61 cu CHC diagnosticat și 75 fără CHC, utilizând mostre de ser colectate înainte și după tratament. Rezultatele indică o corelație semnificativă între prezența transcrierilor de fuziune în ser și prezența CHC. De asemenea, s-a observat că nivelurile acestor transcrieri scad post-tratament, oferind o perspectivă asupra eficacității intervențiilor terapeutice.

Modelul de învățare automată dezvoltat în cadrul studiului a arătat o acuratețe impresionantă în diferențierea între cazurile de CHC și non-CHC, bazându-se pe profilul de gene de fuziune din ser. Acest model a fost validat pe un cohort de testare, demonstrând capacitatea sa de a prezice cu precizie starea de sănătate a pacienților.

În concluzie, detectarea transcrierilor de fuziune din ser oferă o metodă promițătoare pentru screening-ul carcinomului hepatocelular și monitorizarea răspunsului la tratament. Aceste descoperiri ar putea ghida dezvoltarea unor noi strategii de diagnostic și tratament, contribuind la gestionarea mai eficientă a carcinomului hepatocelular.

sursa: Science Daily