Un método sólido y libre de células para el análisis del ARN para la detección temprana del cáncer colorrectal.

El cribado del cáncer colorrectal (CCR) sigue estando limitado por la adherencia del paciente y la sensibilidad subóptima para la detección de la enfermedad en etapas tempranas. Si bien la biopsia líquida ha revolucionado el diagnóstico del cáncer, los métodos basados en el ADN circulante libre (cfDNA) a menudo tienen dificultades para la detección en etapas tempranas debido a los bajos niveles de analitos. Aquí, presentamos una plataforma robusta de ARN libre en células (cfRNA) para la detección temprana del CCR. Utilizando una cohorte retrospectiva de 255 controles sanos y 250 pacientes con CCR, implementamos un flujo de trabajo optimizado que incluye una estrategia de normalización basada en RUVg para eliminar el ruido transcripcional inducido por las plaquetas.

Identificamos genes expresados diferencialmente, enriquecidos en vías biológicas clave asociadas al CCR, como la inflamación, la transición epitelio-mesenquimal (EMT) y la desregulación metabólica. Un clasificador XGBoost entrenado con estas características logró un AUC medio de 0,92 en la validación cruzada y de 0,89 en una cohorte de validación, lo que demuestra una sensibilidad del 67% con una especificidad del 90%. En particular, nuestra plataforma mostró una eficacia notable en la identificación del cáncer en etapas tempranas (etapa I y II), logrando una sensibilidad del 73,7% con una especificidad del 90%.

Estos hallazgos sugieren que el perfilado de cfRNA ofrece un enfoque ortogonal potente y no invasivo para el cribado del CCR, capaz de superar las limitaciones de sensibilidad de los ensayos basados en ADN en la enfermedad en etapas tempranas.