Identificación de nuevos biomarcadores de ARNm con un mejor rendimiento para la detección del cáncer colorrectal a partir de un estudio de expresión génica a gran escala y multicéntrico.

Antecedentes El cáncer colorrectal (CCR) es una de las principales causas de mortalidad por cáncer. Si bien la detección temprana mejora los resultados, las pruebas no invasivas actuales a menudo carecen de sensibilidad para el CCR en etapas tempranas y las lesiones precancerosas avanzadas (LPA). Los biomarcadores de ARN mensajero (ARNm) del huésped basados en heces ofrecen un enfoque prometedor, aunque los candidatos más útiles desde el punto de vista clínico aún no se han definido. Métodos Realizamos una búsqueda de biomarcadores de ARNm utilizando primero análisis bioinformáticos de conjuntos de datos de secuenciación de ARN de tejidos para identificar genes candidatos con una expresión diferencial fuerte y ubicua en el CCR frente a los tejidos normales.

Los 135 biomarcadores predichos computacionalmente se evaluaron utilizando RT-PCR "estándar" en muestras de heces clínicas de dos cohortes independientes. Resultados Varios biomarcadores, incluidos PPBP, MYC, MMP7 y TGFBI, mostraron una gran capacidad predictiva. La integración de los marcadores con mejor rendimiento mediante el aprendizaje automático arrojó un AUC de 0,98 para el CCR y de 0,76 para la detección de LPA. El panel optimizado demostró una sensibilidad del 98% para el CCR y del 50% para la LPA, con una especificidad del 90%.

Conclusiones Este estudio deriva una prueba de detección no invasiva del CCR basada en ARNm de alto rendimiento para el cribado del CCR. Nuestros hallazgos demuestran que un panel de múltiples marcadores logra una sensibilidad excepcional y una buena especificidad, lo que proporciona una herramienta viable para el diagnóstico clínico.