El cáncer sigue siendo una de las principales causas de mortalidad a nivel mundial, por lo que la detección precoz es esencial para mejorar los resultados en los pacientes. El ADN tumoral circulante (ctDNA) ha surgido como un enfoque de biopsia líquida mínimamente invasivo para la detección y el seguimiento del cáncer. No obstante, la investigación actual sobre ctDNA se centra principalmente en análisis basados en mutaciones, que tienden a ser muy heterogéneos entre los diferentes tipos de cáncer y, por lo tanto, pueden limitar su utilidad para la detección en diversos tipos de cáncer. Esta revisión tuvo como objetivo cartografiar los biomarcadores genéticos detectados mediante ctDNA en diferentes tipos de cáncer en poblaciones asiáticas e identificar patrones de alteraciones genómicas con posible relevancia para la detección en diversos tipos de cáncer.
Siguiendo las directrices PRISMA 2020, se realizó una búsqueda sistemática en PubMed de estudios que investigaran el ctDNA específico del tumor en poblaciones asiáticas con cáncer. Los datos se extrajeron a nivel de evento genético, tratando cada alteración genómica notificada como una entrada de evidencia independiente. Los genes, los tipos de alteraciones y los tipos de cáncer asociados se sintetizaron utilizando un enfoque descriptivo de cartografía de evidencia basado en la frecuencia. También se resumió la relevancia clínica notificada para proporcionar un contexto clínico para los biomarcadores identificados.
Un total de 100 estudios identificaron 113 biomarcadores de ctDNA en 23 tipos de cáncer, siendo los cánceres de pulmón, colorrectal y de mama los más estudiados. Los eventos de mutación fueron los más notificados, lo que refleja la predominancia de los ensayos de ctDNA centrados en las mutaciones.
Sin embargo, los perfiles de mutación fueron muy heterogéneos y, en gran medida, específicos de cada tipo de cáncer. En contraste, los eventos de amplificación génica, en particular los que involucran a ERBB2, MET y MYC, se notificaron en múltiples entidades cancerosas y demostraron una distribución más amplia entre los diferentes tipos de cáncer, lo que sugiere mecanismos oncogénicos compartidos en lugar de eventos específicos de la línea celular. Esta cartografía descriptiva de la evidencia sugiere que la posible relevancia de los biomarcadores de ctDNA en las poblaciones asiáticas puede depender más del tipo de alteración genómica que de la simple frecuencia de notificación de los genes. Los biomarcadores de ctDNA basados en mutaciones se asociaron predominantemente con aplicaciones específicas del tumor, mientras que las alteraciones basadas en la amplificación se observaron en múltiples tipos de cáncer.
Estos hallazgos proporcionan un marco para la futura priorización de biomarcadores para la detección del cáncer y requieren validación mediante estudios que evalúen el rendimiento clínico y la implementación prospectiva.
El cáncer, o neoplasia, se refiere a un amplio espectro de enfermedades caracterizadas por la proliferación incontrolada de células anormales con la capacidad de invadir las células circundantes y metastatizar a otros órganos o tejidos. Este comportamiento biológico convierte al cáncer en un importante contribuyente a la mortalidad global.[1] Según los datos de la Organización Mundial de la Salud (OMS) de 2024, se detectaron aproximadamente 20 millones de nuevos casos de cáncer a nivel mundial en el último año, con 9,7 millones de muertes. El cáncer de pulmón sigue siendo la neoplasia más frecuentemente diagnosticada (12,4% de todos los casos de cáncer), seguido del cáncer de mama en mujeres (11,6%), cáncer colorrectal (9,6%), cáncer de próstata (7,3%) y cáncer gástrico (4,9%).[2],[3] A nivel mundial, se espera que la incidencia de cáncer se duplique para 2070.[4]
Asia es la región más poblada y diversa del mundo (60% de la población mundial). En los últimos cinco años, la prevalencia ha alcanzado los 23.429.909 casos, incluyendo cáncer de pulmón (15,9%), cáncer de mama (10%), cáncer colorrectal (9,8%), cáncer de estómago (7,5%) y cáncer de hígado (6,2%) como los cinco tipos de cáncer más diagnosticados en 2022.[5],[6] Para 2050, aproximadamente el 25% de la población de la región tendrá 60 años o más, lo que podría resultar en un aumento sustancial de la carga de cáncer en los países asiáticos. Además, los cambios en los hábitos diarios, los efectos de la urbanización y los estilos de vida occidentales probablemente han contribuido al cambio en el panorama del cáncer en Asia.[5]
En respuesta, los esfuerzos y la financiación globales para la investigación del cáncer, especialmente para el desarrollo de nuevas terapias, continúan intensificándose.[4],[7] Los recientes avances en el tratamiento del cáncer también han subrayado la importancia del diagnóstico temprano y oportuno. No solo la detección temprana mejora las posibilidades de un tratamiento exitoso, sino que también ayuda a monitorear las respuestas terapéuticas y a guiar las decisiones para el cuidado futuro. Actualmente, la investigación sobre la detección del cáncer utiliza diversas modalidades, como biomarcadores y técnicas de imagen, aprovechando las características biológicas de las células cancerosas.[8] Estas características se conocen como las señas distintivas del cáncer, como la capacidad de proliferar continuamente, evadir la muerte celular programada (apoptosis), estimular la angiogénesis y metastatizar a otros tejidos.[9] Las actualizaciones más recientes de este concepto también destacan la reprogramación metabólica y la capacidad de las células cancerosas para adaptarse a microambientes hostiles.[10] Es importante destacar que muchas de estas señas distintivas están impulsadas por alteraciones genómicas recurrentes que convergen en vías compartidas de supervivencia y crecimiento en los diferentes tipos de cáncer, lo que proporciona una base conceptual para el desarrollo de biomarcadores pancancerosos.
La detección del cáncer se centra en técnicas convencionales como los exámenes físicos, las modalidades de detección basadas en imágenes (por ejemplo, mamografías para el cáncer de mama), los exámenes citológicos (por ejemplo, pruebas de Papanicolaou para el cáncer cervical) y las biopsias de tejido como estándar de oro.[11] Sin embargo, algunos de estos procedimientos pueden causar molestias, por ejemplo, el cribado del cáncer cervical que implica la prueba de Papanicolaou.[12] Además, existen algunos tipos de cáncer que aún carecen de pruebas de detección validadas, lo que hace que las biopsias de tejido invasivas sean necesarias para el diagnóstico.[13],[14]
Impulsados por el deseo de un cribado menos invasivo para el cáncer, los investigadores han dirigido su atención a los métodos moleculares, como el análisis del ADN libre circulante (cfDNA).[15] Dentro del cfDNA, existe el ADN tumoral circulante (ctDNA), que se libera de las células cancerosas y contiene alteraciones genéticas relacionadas con la enfermedad. El ctDNA, que a menudo se utiliza en la biopsia líquida, muestra un gran potencial para la detección del cáncer y el seguimiento de su progresión.[16],[17] Refleja las mutaciones que se encuentran en los tumores sólidos e incluye genes relacionados con las señas distintivas del cáncer. Más allá de las mutaciones puntuales, el ctDNA también captura alteraciones genómicas estructurales, como las amplificaciones de genes, que modulan directamente la dosis génica y refuerzan la supervivencia y la capacidad proliferativa de las células cancerosas, características clave compartidas por las neoplasias.[17],[18]
Los paneles basados en ctDNA a menudo se desarrollan para tipos de cáncer específicos. Los estudios recientes se centran cada vez más en el descubrimiento de biomarcadores que son recurrentes en múltiples cánceres, lo que ofrece la posibilidad de una detección pancancerosa. Algunos estudios ya han mostrado resultados prometedores en el uso de genes de las señas distintivas para detectar varios cánceres.[19],[20] Los avances recientes han llevado a la evaluación clínica de plataformas de detección temprana de múltiples cánceres (MCED) basadas en ctDNA que detectan firmas de metilación asociadas al cáncer en el cfDNA del plasma, lo que demuestra el potencial de traslación de la biopsia líquida para la detección del cáncer y el seguimiento de la enfermedad.[21] Es importante destacar que el ctDNA también tiene potencial para la detección temprana del cáncer mediante la identificación de alteraciones génicas, como las amplificaciones.[8] Si bien es prometedor, las diferencias en la población y la etnia pueden afectar la prevalencia de estos marcadores genéticos,[22] lo que destaca la necesidad de más investigación para ajustar estos factores. Aunque las revisiones previas han destacado las aplicaciones clínicas del ctDNA y la biopsia líquida, la mayoría se han centrado en biomarcadores específicos del tumor o en análisis basados en mutaciones.[15],[22],[23] La presente revisión complementa la literatura existente al mapear sistemáticamente múltiples tipos de alteraciones genómicas en diversos tipos de cáncer en poblaciones asiáticas y examinar su posible relevancia para la priorización de biomarcadores pancancerosos. En lugar de evaluar el rendimiento diagnóstico, este estudio proporciona una síntesis de evidencia descriptiva destinada a generar hipótesis para una validación futura. Los análisis basados en ctDNA se pueden clasificar ampliamente en enfoques informados por el tumor y enfoques agnósticos al tumor. Los ensayos informados por el tumor requieren un secuenciamiento previo del tumor y han demostrado una sensibilidad superior para la detección de la enfermedad residual mínima, y la mayoría de las aplicaciones clínicas actualmente validadas de ctDNA se derivan de estrategias informadas por el tumor, mientras que los enfoques agnósticos al tumor que utilizan paneles predefinidos aún están bajo investigación activa para un cribado más amplio y aplicaciones pancancerosas.[23] Aunque la mayor parte de la evidencia actual que respalda la validez clínica del ctDNA se ha obtenido de enfoques informados por el tumor, la presente revisión no se centra en comparar las plataformas de ensayo. Más bien, sintetiza la evidencia con respecto a la distribución y la relevancia clínica de los biomarcadores de ctDNA en múltiples tipos de cáncer en poblaciones asiáticas, proporcionando así una perspectiva centrada en los biomarcadores que puede informar las estrategias futuras pancancerosas y agnósticas al tumor. Es importante distinguir entre la frecuencia reportada de los biomarcadores en la literatura y su verdadera prevalencia biológica en las poblaciones de cáncer. En esta revisión, la frecuencia de los biomarcadores refleja la frecuencia con la que se informaron alteraciones genómicas específicas en los estudios elegibles, en lugar de su prevalencia real entre los pacientes. En consecuencia, los resultados deben interpretarse como un mapeo de evidencia descriptiva de la literatura publicada en lugar de estimaciones directas de la prevalencia de los biomarcadores. Aunque los biomarcadores de ctDNA han demostrado utilidad clínica para aplicaciones específicas del tumor, incluido la selección del tratamiento y el seguimiento de la enfermedad, estas aplicaciones difieren de los requisitos del cribado pancanceroso. Una herramienta de cribado pancanceroso necesitaría detectar múltiples tipos de cáncer, particularmente en etapas tempranas, manteniendo al mismo tiempo una sensibilidad y especificidad suficientemente altas en poblaciones asintomáticas. Esta distinción destaca la necesidad de identificar patrones de alteraciones genómicas con una relevancia más amplia entre los diferentes tipos de cáncer. El presente estudio tiene como objetivo realizar una revisión de la literatura de ensayos clínicos y conjuntos de datos disponibles, centrándose en el origen de los pacientes (específicamente, estudios que involucran a poblaciones asiáticas) y las fuentes de las muestras, para identificar los marcadores de ctDNA que son relevantes para la detección pancancerosa. El enfoque en las poblaciones asiáticas se justifica por las diferencias específicas de la población en la epidemiología del cáncer y los perfiles genómicos que pueden influir en la detectabilidad de los biomarcadores de ctDNA. Por ejemplo, las mutaciones de EGFR son más prevalentes en pacientes asiáticos con cáncer de pulmón no microcítico, mientras que las mutaciones de KRAS se observan con frecuencia en poblaciones no asiáticas.[24],[25] También se detectaron mutaciones de KRAS en el 43,8% de una cohorte indonesia de cáncer colorrectal, lo que destaca la importancia de la evaluación de biomarcadores específica de la población y del cáncer.[26] Los genes se priorizarán en función de la frecuencia de recurrencia de sus alteraciones genómicas en los diferentes tipos de cáncer, y se caracterizarán los tipos de alteraciones (por ejemplo, amplificación de genes, mutación). Este estudio aborda una brecha crítica en la literatura actual sobre ctDNA, que sigue estando dominada por análisis específicos del tipo de cáncer y centrados en las mutaciones, con una consideración limitada de las alteraciones genómicas recurrentes y funcionalmente convergentes en las neoplasias y una representación insuficiente de las poblaciones asiáticas. Es importante destacar que este trabajo es novedoso al integrar las señales de ctDNA basadas en amplificaciones y en mutaciones en los diferentes tipos de cáncer para identificar sistemáticamente los patrones de alteraciones genómicas con un potencial de relevancia para la priorización futura de biomarcadores pancancerosos en las poblaciones asiáticas.
Materiales y Métodos
Estrategia de búsqueda bibliográfica
Esta revisión sistemática siguió las pautas de los Elementos esenciales para la presentación de informes de revisiones sistemáticas y metaanálisis (PRISMA) de 2020.[23] Se realizó una búsqueda exhaustiva de la literatura en PubMed para identificar los artículos relevantes publicados entre 2015 y el 25 de febrero de 2025. La búsqueda se limitó a artículos escritos en publicaciones en inglés y se centró en sujetos humanos. La estrategia de búsqueda principal aplicada en PubMed fue la siguiente: (“ADN tumoral circulante”[MeSH] O “ADN libre en células”[MeSH] O ctDNA[Título/Resumen] O cfDNA[Título/Resumen]) Y (“Neoplasias”[MeSH] O cáncer[Título/Resumen]) NO (“Biopsia de tejido”[MeSH] O biopsia de tejido [Título/Resumen]). La lista completa de términos MeSH y palabras clave de texto libre se proporciona en la Tabla S1.
La inclusión de cfDNA tenía como objetivo capturar los estudios en los que se analizó el ADN tumoral circulante (ctDNA) como una fracción derivada del tumor de cfDNA. No se consideraron elegibles los estudios que evaluaron cfDNA sin alteraciones específicas del tumor. Se aplicó un filtro automático para incluir tipos de publicación específicos, como ensayos controlados aleatorios (ECA), estudios clínicos, ensayos clínicos, ensayos clínicos controlados, estudios comparativos, estudios observacionales e informes de casos. También se realizó una búsqueda manual de las listas de referencias de los artículos de revisión relevantes y de todos los artículos completos elegibles para capturar cualquier estudio que no se haya recuperado en la búsqueda inicial de la base de datos. El proceso general de búsqueda y selección se resume en un diagrama de flujo (Figura 1).
Marco PECO
El marco de la revisión siguió el enfoque basado en PECO. La población comprendió a pacientes diagnosticados con cáncer en poblaciones asiáticas. La exposición se centró en la biopsia líquida que utiliza ctDNA para la detección del cáncer o la evaluación de la enfermedad. Aunque el ctDNA se deriva del cfDNA, solo se consideraron elegibles los estudios que informaron sobre análisis de ctDNA específicos del tumor. Dado que se trata de una revisión descriptiva, no se definió un grupo de comparación. Los resultados primarios de interés fueron los biomarcadores a nivel de genes detectados en ctDNA y los tipos de alteraciones genómicas identificadas, incluidas las mutaciones puntuales, las amplificaciones, las fusiones, las deleciones y los eventos de metilación.
Selección de estudios
La selección de estudios se llevó a cabo utilizando Rayyan.ai como plataforma de selección y siguió un procedimiento de dos pasos. En la etapa inicial, tres revisores (ARR, JR e IFM) examinaron de forma independiente los títulos y los resúmenes para evaluar su elegibilidad en función de los criterios de inclusión y exclusión predeterminados. Las discrepancias o incertidumbres se abordaron mediante una discusión con un cuarto revisor (HLW) para llegar a un consenso. Posteriormente, se obtuvieron las versiones de texto completo de los estudios potencialmente elegibles y todos los revisores los revisaron de forma independiente para confirmar su inclusión final en el análisis.
Criterios de elegibilidad
Se consideraron elegibles los estudios que cumplían los siguientes criterios: (1) publicados entre 2015 y el 25 de febrero de 2025; (2) escritos en inglés; (3) disponibles en formato de texto completo y de acceso gratuito; y (4) que incluyeran participantes humanos diagnosticados con cáncer en poblaciones asiáticas. Se requería que los estudios elegibles utilizaran ctDNA como parte de un enfoque de biopsia líquida y que informaran sobre la detección de biomarcadores a nivel de gen basada en los análisis de ctDNA. Aunque el ctDNA se deriva del ADN libre circulante (cfDNA), no se consideraron elegibles los estudios que evaluaban el cfDNA sin alteraciones específicas del tumor.
Se excluyeron los estudios si: (1) incluían poblaciones no asiáticas; (2) carecían de detalles metodológicos suficientes con respecto al muestreo de ctDNA o a los procedimientos analíticos; (3) no informaban sobre los resultados específicos de cada gen; o (4) combinaban los resultados de ctDNA con los resultados de biopsias tisulares sin proporcionar resultados específicos de ctDNA por separado. También se aplicaron exclusiones adicionales a los estudios que involucraban a pacientes con diagnósticos comórbidos no relacionados con el cáncer, así como a los artículos de revisión, las cartas al editor, los resúmenes de congresos y otras publicaciones que no estaban en inglés. También se excluyeron los estudios para los cuales el artículo completo no estaba disponible o no se pudo obtener.
Extracción de datos y riesgo de sesgo
La extracción de datos la realizaron de forma independiente cuatro revisores (ARR, JR, IFM y HLW), con la supervisión y validación de dos asesores sénior (MHB y ER). De cada estudio elegible, se extrajo información sobre los nombres de los genes estandarizados según el Comité de Nomenclatura Genética HUGO, los tipos de alteraciones genómicas, la relevancia clínica informada de los hallazgos de los biomarcadores, los tipos de cáncer, las fuentes de las muestras biológicas, el país del estudio y la información de referencia. La extracción de datos se realizó a nivel de evento genético en lugar de a nivel de estudio, ya que los estudios individuales informaban con frecuencia sobre múltiples biomarcadores de ctDNA y diversos tipos de alteraciones genómicas. En consecuencia, cada alteración genética informada se trató como una entrada de evidencia independiente, lo que permitió un mapeo exhaustivo de los biomarcadores de ctDNA en los diferentes tipos de cáncer. Los eventos genómicos (por ejemplo, mutación, amplificación, fusión o metilación) y los tipos de cáncer se extrajeron según lo informado por cada estudio individual. La ausencia de una alteración genómica específica para un gen determinado no indica que la alteración se haya probado y se haya encontrado negativa, sino que simplemente no se informó en el estudio. No se hicieron suposiciones sobre los eventos no informados, y no se intentó inferir un perfil genómico completo a partir de estudios individuales.
La calidad del estudio y el riesgo de sesgo se evaluaron de forma independiente utilizando herramientas estandarizadas apropiadas para el diseño, incluido la escala Jadad para los ensayos controlados aleatorios, QUADAS-2 para los estudios diagnósticos o pronósticos, la escala de Newcastle-Ottawa para los estudios observacionales y la herramienta de evaluación de calidad de los NIH para los estudios antes y después sin grupos de control. Con base en los criterios de cada herramienta, los estudios se clasificaron como de bajo, moderado o alto riesgo de sesgo. Los informes de casos no se evaluaron para detectar el riesgo de sesgo y se clasificaron como "no aplicable". Cualquier desacuerdo en la evaluación se resolvió mediante una discusión entre los revisores hasta que se llegó a un consenso.
Análisis de datos y visualización
Debido a la heterogeneidad en el diseño del estudio, los tipos de cáncer, las plataformas de detección de ctDNA y las alteraciones genómicas informadas, no se realizó un metaanálisis. En cambio, utilizamos un enfoque de mapeo de evidencia descriptivo. Las entradas a nivel de gen se agregaron y analizaron en función de su frecuencia de notificación en los diferentes tipos de cáncer, en lugar de la prevalencia biológica. La frecuencia entre los diferentes tipos de cáncer se definió como el número de informes independientes de un gen en los diferentes tipos de cáncer, independientemente de las variantes o los socios de fusión específicos.
La visualización se realizó utilizando mapas de calor y gráficos basados en la frecuencia para resaltar los biomarcadores con potencial relevancia en diferentes tipos de cáncer. Las visualizaciones se realizaron utilizando Graphy (https://visualize.graphy.app), donde cada celda representaba el número de entradas de evidencia a nivel de gen para una combinación dada de gen y tipo de cáncer. La intensidad del mapa de calor reflejaba la frecuencia de notificación de la evidencia en lugar de la verdadera prevalencia genómica o el tamaño del efecto clínico.
Estrategia de búsqueda bibliográfica
Esta revisión sistemática siguió las pautas de los Elementos esenciales para la presentación de revisiones sistemáticas y metaanálisis (PRISMA) de 2020.[23] Se realizó una búsqueda exhaustiva de la bibliografía en PubMed para identificar los artículos relevantes publicados entre 2015 y el 25 de febrero de 2025. La búsqueda se limitó a los artículos escritos en inglés y se centró en los sujetos humanos. La estrategia de búsqueda principal aplicada en PubMed fue la siguiente: ("ADN tumoral circulante" [MeSH] O "ADN libre en células" [MeSH] O ctDNA [Título/Resumen] O cfDNA [Título/Resumen]) Y ("Neoplasias" [MeSH] O cáncer [Título/Resumen]) NO ("Biopsia de tejido" [MeSH] O biopsia de tejido [Título/Resumen]). La lista completa de términos MeSH y palabras clave de texto libre se proporciona en la Tabla S1.
La inclusión de cfDNA tenía como objetivo capturar los estudios en los que se analizaba el ADN tumoral circulante (ctDNA) como una fracción derivada del tumor de cfDNA. No se consideraron elegibles los estudios que evaluaban el cfDNA sin alteraciones específicas del tumor. Se aplicó un filtro automático para incluir tipos de publicación específicos, como los ensayos controlados aleatorios (ECA), los estudios clínicos, los ensayos clínicos, los ensayos clínicos controlados, los estudios comparativos, los estudios observacionales y los informes de casos. También se realizó una búsqueda manual de las listas de referencias de los artículos de revisión relevantes y de todos los artículos de texto completo elegibles para capturar cualquier estudio que no se haya recuperado en la búsqueda inicial de la base de datos. El proceso general de búsqueda y selección se resume en un diagrama de flujo (Figura 1).
Marco PECO
El marco de la revisión siguió el enfoque basado en PECO. La población comprendía a pacientes diagnosticados con cáncer en poblaciones asiáticas. La exposición se centró en la biopsia líquida que utiliza ctDNA para la detección del cáncer o la evaluación de la enfermedad. Aunque el ctDNA se deriva del cfDNA, solo se consideraron elegibles los estudios que informaban sobre los análisis de ctDNA específicos del tumor. Dado que se trataba de una revisión descriptiva, no se definió ningún grupo de comparación. Los resultados primarios de interés fueron los biomarcadores a nivel de gen detectados en ctDNA y los tipos de alteraciones genómicas identificadas, incluidas las mutaciones puntuales, las amplificaciones, las fusiones, las deleciones y los eventos de metilación.
Selección de estudios
La selección de estudios se llevó a cabo utilizando Rayyan.ai como plataforma de selección y siguió un procedimiento de dos pasos. En la etapa inicial, tres revisores (ARR, JR e IFM) examinaron de forma independiente los títulos y los resúmenes para evaluar su elegibilidad en función de los criterios de inclusión y exclusión predeterminados. Los desacuerdos o las incertidumbres se abordaron mediante una discusión con el cuarto revisor (HLW) para llegar a un consenso. Posteriormente, se obtuvieron las versiones de texto completo de los estudios potencialmente elegibles y todos los revisores los revisaron de forma independiente para confirmar su inclusión final en el análisis.
Criterios de elegibilidad
Se consideraron elegibles los estudios que cumplían los siguientes criterios: (1) publicados entre 2015 y el 25 de febrero de 2025; (2) escritos en inglés; (3) disponibles en formato de texto completo y de acceso gratuito; y (4) que incluyeran participantes humanos diagnosticados con cáncer en poblaciones asiáticas. Se requería que los estudios elegibles utilizaran ctDNA como parte de un enfoque de biopsia líquida y que informaran sobre la detección de biomarcadores a nivel de gen basada en los análisis de ctDNA. Aunque el ctDNA se deriva del ADN libre circulante (cfDNA), no se consideraron elegibles los estudios que evaluaban el cfDNA sin alteraciones específicas del tumor.
Se excluyeron los estudios si: (1) incluían poblaciones no asiáticas; (2) carecían de detalles metodológicos suficientes con respecto al muestreo de ctDNA o a los procedimientos analíticos; (3) no informaban sobre los resultados específicos de cada gen; o (4) combinaban los resultados de ctDNA con los resultados de biopsias tisulares sin proporcionar resultados específicos de ctDNA por separado. También se aplicaron exclusiones adicionales a los estudios que involucraban a pacientes con diagnósticos comórbidos no relacionados con el cáncer, así como a los artículos de revisión, las cartas al editor, los resúmenes de congresos y otras publicaciones que no estaban en inglés. También se excluyeron los estudios para los cuales el artículo completo no estaba disponible o no se pudo obtener.
Extracción de datos y riesgo de sesgo
La extracción de datos la realizaron de forma independiente cuatro revisores (ARR, JR, IFM y HLW), con la supervisión y validación de dos asesores sénior (MHB y ER). De cada estudio elegible, se extrajo información sobre los nombres de los genes estandarizados según el Comité de Nomenclatura Genética HUGO, los tipos de alteraciones genómicas, la relevancia clínica informada de los hallazgos de los biomarcadores, los tipos de cáncer, las fuentes de las muestras biológicas, el país del estudio y la información de referencia. La extracción de datos se realizó a nivel de evento genético en lugar de a nivel de estudio, ya que los estudios individuales informaban con frecuencia sobre múltiples biomarcadores de ctDNA y diversos tipos de alteraciones genómicas. En consecuencia, cada alteración genética informada se trató como una entrada de evidencia independiente, lo que permitió un mapeo exhaustivo de los biomarcadores de ctDNA en los diferentes tipos de cáncer. Los eventos genómicos (por ejemplo, mutación, amplificación, fusión o metilación) y los tipos de cáncer se extrajeron según lo informado por cada estudio individual. La ausencia de una alteración genómica específica para un gen determinado no indica que la alteración se haya probado y se haya encontrado negativa, sino que simplemente no se informó en el estudio. No se hicieron suposiciones sobre los eventos no informados, y no se intentó inferir un perfil genómico completo a partir de estudios individuales.
La calidad del estudio y el riesgo de sesgo se evaluaron de forma independiente utilizando herramientas estandarizadas apropiadas para el diseño, incluido la escala Jadad para los ensayos controlados aleatorios, QUADAS-2 para los estudios diagnósticos o pronósticos, la escala de Newcastle-Ottawa para los estudios observacionales y la herramienta de evaluación de calidad de los NIH para los estudios antes y después sin grupos de control. Con base en los criterios de cada herramienta, los estudios se clasificaron como de bajo, moderado o alto riesgo de sesgo. Los informes de casos no se evaluaron para detectar el riesgo de sesgo y se clasificaron como "no aplicable". Cualquier desacuerdo en la evaluación se resolvió mediante una discusión entre los revisores hasta que se llegó a un consenso.
Análisis de datos y visualización
Debido a la heterogeneidad en el diseño del estudio, los tipos de cáncer, las plataformas de detección de ctDNA y las alteraciones genómicas informadas, no se realizó un metaanálisis. En cambio, utilizamos un enfoque de mapeo de evidencia descriptivo. Las entradas a nivel de gen se agregaron y analizaron en función de su frecuencia de notificación en los diferentes tipos de cáncer, en lugar de la prevalencia biológica. La frecuencia entre los diferentes tipos de cáncer se definió como el número de informes independientes de un gen en los diferentes tipos de cáncer, independientemente de las variantes o los socios de fusión específicos.
La visualización se realizó utilizando mapas de calor y gráficos basados en la frecuencia para resaltar los biomarcadores con potencial relevancia en diferentes tipos de cáncer. Las visualizaciones se realizaron utilizando Graphy (https://visualize.graphy.app), donde cada celda representaba el número de entradas de evidencia a nivel de gen para una combinación dada de gen y tipo de cáncer. La intensidad del mapa de calor reflejaba la frecuencia de notificación de la evidencia en lugar de la verdadera prevalencia genómica o el tamaño del efecto clínico.
Resultados
Selección de estudios y características de los estudios incluidos
Tras la selección, 100 estudios cumplieron los criterios de inclusión y se analizaron. Los principales hallazgos se resumen a través de tres visualizaciones: (i) distribución de la evidencia a nivel de gen en los diferentes tipos de cáncer, (ii) distribución de los tipos de alteraciones genómicas reportadas por gen, y (iii) frecuencia de la evidencia a nivel de gen reportada en los estudios. Los 100 estudios incluidos provinieron de 12 países asiáticos. La mayoría de los estudios se llevaron a cabo en China (n = 51), seguido de Japón (n = 24) y Corea del Sur (n = 16). Un número menor de estudios provinieron de Indonesia (n = 2), India (n = 2), Pakistán (n = 1), Nepal (n = 1), Israel (n = 1) y Japón y Taiwán (n = 1), mientras que un estudio involucró colaboraciones multicéntricas dentro de Asia, lo que destaca la predominancia de poblaciones de Asia Oriental en la literatura actual sobre ctDNA. Las características detalladas y los datos extraídos de estos estudios se presentan en la Tabla S2.
Todos los estudios incluidos investigaron biomarcadores de ctDNA en el contexto del cáncer, y reportaron al menos un tipo de alteraciones genómicas específicas del tumor, incluyendo mutaciones, amplificaciones, fusiones y eventos de metilación. La mayoría de los estudios se centraron en pacientes con cánceres en etapa avanzada y reportaron de manera variable resultados, como la supervivencia libre de progresión (PFS) y la supervivencia global (OS).
Varios estudios evaluaron múltiples biomarcadores genéticos, y algunos incluyeron más de un tipo de cáncer o fuentes de muestras biológicas; sin embargo, solo se extrajeron e incluyeron en el presente análisis los resultados específicos de ctDNA (por ejemplo, ctDNA, tejido u otros fluidos corporales), dependiendo de los objetivos específicos de la investigación. Las metodologías de detección variaron entre los estudios e incluyeron la reacción en cadena de la polimerasa cuantitativa en tiempo real (qPCR), la secuenciación de nueva generación (NGS), la PCR digital y los ensayos basados en la metilación. Los 101 estudios incluidos provinieron de un total de 12 países, siendo la mayoría realizados en China, Japón y Corea del Sur, seguidos de Indonesia, India, Pakistán, Nepal, Taiwán e Israel (Tabla S2). Un estudio involucró colaboraciones multicéntricas dentro de Asia, lo que refleja las redes de investigación regionales en la investigación del cáncer basada en ctDNA.[124] La información sobre la relevancia clínica de los biomarcadores de ctDNA, incluyendo las asociaciones con la respuesta al tratamiento, el pronóstico, los mecanismos de resistencia y el seguimiento de la enfermedad, se reportó de manera variable en los estudios incluidos y se extrajo según lo descrito por cada estudio individual y se resume en la Tabla S2.
Riesgo de sesgo
Los hallazgos de la evaluación del riesgo de sesgo se resumen en los materiales suplementarios (Tablas S3-S7). De los 100 estudios incluidos, 57 estudios (57%) se calificaron como de bajo riesgo de sesgo, 19 estudios (19%) como de riesgo moderado y 8 estudios (8%) como de alto riesgo de sesgo. Los 16 estudios restantes (16%) fueron informes de casos y, por lo tanto, no se evaluaron. La literatura incluida comprendió varios diseños de estudio, siendo los estudios diagnósticos y pronósticos los más comunes (n = 22), seguidos de los estudios de cohortes (n = 22) y los estudios de intervención de un solo brazo (n = 20). Otros diseños incluyeron ensayos controlados no aleatorizados (n = 12), ensayos controlados aleatorizados (n = 6) y estudios de casos y controles (n = 2). Entre los estudios clasificados como de alto riesgo de sesgo, la mayoría fueron ensayos controlados aleatorizados, mientras que los restantes fueron estudios no controlados. Las fuentes comunes de mayor riesgo incluyeron limitaciones relacionadas con el cegamiento, la ausencia de grupos de control y la presentación incompleta de los datos de seguimiento.
Distribución de los biomarcadores genéticos de ctDNA
El análisis de los biomarcadores de ctDNA a nivel de gen en los estudios incluidos demostró una distribución de frecuencia sesgada, caracterizada por un pequeño número de genes reportados repetidamente y un gran número de genes reportados con poca frecuencia. Entre las 343 entradas de eventos genéticos extraídas, EGFR fue el biomarcador de ctDNA más frecuentemente reportado (n = 46, 13,4%), seguido de KRAS (n = 34, 9,9%), ERBB2 (n = 32, 9,3%) y TP53 (n = 29, 8,4%). Otros genes frecuentemente reportados incluyeron PIK3CA (n = 15, 4,4%), BRAF (n = 14, 4,1%), NRAS (n = 9, 2,6%), ALK (n = 9, 2,6%), MET (n = 7, 2,0%) y BRCA2 (n = 7, 2,0%). La mayoría de los genes restantes se reportaron con baja frecuencia (≤1%), y muchos aparecieron solo una o dos veces (Figura 2). En general, la distribución basada en la frecuencia indica que la evidencia se concentra en un subconjunto limitado de biomarcadores de ctDNA recurrentes, mientras que la mayoría de los genes se reportaron de forma esporádica en los estudios. Este patrón de distribución proporcionó la base para los análisis posteriores, centrándose en los tipos de alteraciones genómicas y la ocurrencia entre diferentes tipos de cáncer de los biomarcadores de ctDNA recurrentes.
Distribución de los tipos de alteraciones genómicas entre los genes
La Figura 3 resume cómo se distribuyen los diferentes tipos de alteraciones genómicas entre los biomarcadores de ctDNA seleccionados. Entre los 15 genes principales según la frecuencia de reporte de la evidencia, predominaron los eventos de mutación, lo que probablemente refleja el uso generalizado de los ensayos de ctDNA centrados en las mutaciones. Genes comunes como EGFR, KRAS, TP53 y PIK3CA se representaron principalmente por eventos de mutación.
En comparación, los eventos de amplificación aparecieron en menos genes, pero se mostraron recurrentes en múltiples conjuntos de datos. En particular, ERBB2, MYC, MET, EGFR, CCND1, KRAS y FGFR2 constituyeron los siete genes principales asociados con eventos de amplificación, incluso cuando algunos se clasificaron más bajo en general que los genes dominados por mutaciones. Otros genes asociados con la amplificación con menor frecuencia de reporte, como VEGF-A, CCND20, CCND3, KDM5A, CDK8, CDK6 y RSPO2, no se incluyeron en la figura principal para mayor claridad y se proporcionan en los datos suplementarios (Tabla S8).
La comparación a nivel de gen reveló además que, para varios biomarcadores, las entradas de evidencia relacionadas con la amplificación fueron iguales o superaron las entradas basadas en mutaciones, mientras que un subconjunto de genes se reportó exclusivamente a través de eventos de amplificación sin evidencia de mutación concomitante, a pesar de un número limitado de recuentos de evidencia individuales (Tabla S8). Los eventos de fusión se reportaron con menos frecuencia y se limitaron en gran medida a contextos genéticos específicos, mientras que las alteraciones basadas en la metilación representaron una proporción menor de la evidencia total reportada en los genes seleccionados.
En general, esta distribución de tipos de alteraciones destaca una clara distinción entre las entradas de evidencia basadas en mutaciones numéricamente dominantes y las alteraciones genómicas estructurales, en particular las amplificaciones de genes, que se concentraron en un número limitado de genes recurrentes. Es importante destacar que este patrón refleja el panorama de reporte de los estudios de ctDNA en lugar de la prevalencia biológica subyacente de tipos de alteraciones específicos. Este patrón proporciona una base importante para los análisis posteriores, centrándose en los tipos de alteraciones genómicas y la ocurrencia entre diferentes tipos de cáncer de los biomarcadores de ctDNA recurrentes.
Distribución entre diferentes tipos de cáncer de los biomarcadores de ctDNA seleccionados
La Figura 4 presenta la distribución entre diferentes tipos de cáncer de los mismos biomarcadores genéticos de ctDNA seleccionados que se muestran en las Figuras 2 y 3, lo que permite una comparación directa entre la frecuencia general de reporte de la evidencia, los patrones de alteraciones genómicas y la representación de los tipos de cáncer. El mapeo de la evidencia demostró que varios genes recurrentes se detectaron en múltiples tipos de cáncer, con la mayor evidencia observada en el cáncer de pulmón no microcítico (NSCLC), seguido del cáncer colorrectal (CRC), el cáncer de mama y el cáncer gástrico.
Entre los genes seleccionados, ERBB2, EGFR, TP53, KRAS, PIK3CA y MET demostraron una amplia representación entre diferentes tipos de cáncer, y se reportaron en una amplia gama de tumores sólidos. En particular, TP53 se detectó tanto en tumores sólidos como en neoplasias hematológicas. En particular, los genes que se identificaron previamente como predominantemente enriquecidos para eventos de amplificación, incluidos ERBB2, MET y EGFR, también se reportaron como detectados en múltiples tipos de cáncer (Figura 4). En contraste, la amplificación de KRAS se reportó exclusivamente en CRC. Otro gen, MYC, también exhibió amplificación reportada en varios tipos de cáncer a pesar de no estar entre los genes más frecuentemente reportados en general (Figura S1). La comparación a nivel de gen mostró además que la amplitud de la evidencia entre diferentes tipos de cáncer varió según el tipo de alteración, y las detecciones basadas en la amplificación abarcaron una gama más amplia de tipos de cáncer para los genes seleccionados en comparación con sus detecciones basadas en mutaciones (Tabla S8). En conjunto, estos hallazgos indican que la priorización de genes basada en los patrones de alteraciones genómicas, en lugar de la frecuencia general de reporte de la evidencia, puede capturar mejor los biomarcadores con una distribución más amplia entre diferentes tipos de cáncer.
En contraste, varios genes dominados por mutaciones mostraron patrones de distribución de la evidencia más enriquecidos en tipos de cáncer específicos, con evidencia reportada concentrada en tipos de tumores específicos. En general, el mapeo entre diferentes tipos de cáncer destaca que los genes recurrentes asociados con la amplificación tienden a demostrar una distribución de la evidencia entre diferentes tipos de cáncer más amplia, lo que proporciona una base descriptiva para la evaluación posterior en estudios de detección y vigilancia del cáncer basados en ctDNA en diferentes tipos de cáncer.
Selección del estudio y características de los estudios incluidos
Tras la selección, 100 estudios cumplieron los criterios de inclusión y se analizaron. Los principales hallazgos se resumen a través de tres visualizaciones: (i) distribución de la evidencia a nivel de gen en los diferentes tipos de cáncer, (ii) distribución de los tipos de alteraciones genómicas reportadas por gen, y (iii) frecuencia de la evidencia a nivel de gen reportada en los estudios. Los 100 estudios incluidos provinieron de 12 países asiáticos. La mayoría de los estudios se llevaron a cabo en China (n = 51), seguido de Japón (n = 24) y Corea del Sur (n = 16). Un número menor de estudios provinieron de Indonesia (n = 2), India (n = 2), Pakistán (n = 1), Nepal (n = 1), Israel (n = 1) y Japón y Taiwán (n = 1), mientras que un estudio involucró colaboraciones multicéntricas dentro de Asia, lo que destaca la predominancia de poblaciones de Asia Oriental en la literatura actual sobre ctDNA. Las características detalladas y los datos extraídos de estos estudios se presentan en la Tabla S2.
Todos los estudios incluidos investigaron biomarcadores de ctDNA en el contexto del cáncer, y reportaron al menos un tipo de alteraciones genómicas específicas del tumor, incluyendo mutaciones, amplificaciones, fusiones y eventos de metilación. La mayoría de los estudios se centraron en pacientes con cánceres en etapa avanzada y reportaron de manera variable resultados, como la supervivencia libre de progresión (PFS) y la supervivencia global (OS).
Varios estudios evaluaron múltiples biomarcadores genéticos, y algunos incluyeron más de un tipo de cáncer o fuentes de muestras biológicas; sin embargo, solo se extrajeron e incluyeron en el presente análisis los resultados específicos de ctDNA (por ejemplo, ctDNA, tejido u otros fluidos corporales), dependiendo de los objetivos específicos de la investigación. Las metodologías de detección variaron entre los estudios e incluyeron la reacción en cadena de la polimerasa cuantitativa en tiempo real (qPCR), la secuenciación de nueva generación (NGS), la PCR digital y los ensayos basados en la metilación. Los 101 estudios incluidos provinieron de un total de 12 países, siendo la mayoría realizados en China, Japón y Corea del Sur, seguidos de Indonesia, India, Pakistán, Nepal, Taiwán e Israel (Tabla S2). Un estudio involucró colaboraciones multicéntricas dentro de Asia, lo que refleja las redes de investigación regionales en la investigación del cáncer basada en ctDNA.[124] La información sobre la relevancia clínica de los biomarcadores de ctDNA, incluyendo las asociaciones con la respuesta al tratamiento, el pronóstico, los mecanismos de resistencia y el seguimiento de la enfermedad, se reportó de manera variable en los estudios incluidos y se extrajo según lo descrito por cada estudio individual y se resume en la Tabla S2.
Riesgo de sesgo
Los resultados del análisis del riesgo de sesgo se resumen en los materiales complementarios (tablas S3 a S7). De los 100 estudios incluidos, 57 (57 %) se calificaron como de bajo riesgo de sesgo, 19 (19 %) como de riesgo moderado y 8 (8 %) como de alto riesgo de sesgo. Los 16 estudios restantes (16 %) fueron informes de casos y, por lo tanto, no se evaluaron. La literatura incluida abarcó diversos diseños de estudio, siendo los estudios diagnósticos y pronósticos los más comunes (n = 22), seguidos de los estudios de cohortes (n = 22) y los estudios intervencionales de un solo brazo (n = 20). Otros diseños incluyeron ensayos controlados no aleatorizados (n = 12), ensayos controlados aleatorizados (n = 6) y estudios de casos y controles (n = 2). Entre los estudios clasificados como de alto riesgo de sesgo, la mayoría fueron ensayos controlados aleatorizados, mientras que los restantes fueron estudios no controlados. Las fuentes comunes de mayor riesgo incluyeron limitaciones relacionadas con el enmascaramiento, la ausencia de grupos de control y la presentación incompleta de los resultados del seguimiento.
Distribución de los biomarcadores genéticos de ctDNA
El análisis de los biomarcadores genéticos de ctDNA en los estudios incluidos demostró una distribución de frecuencia sesgada, caracterizada por un pequeño número de genes que se informaron repetidamente y un gran número de genes que se informaron con poca frecuencia. De las 343 entradas de eventos genéticos extraídas, EGFR fue el biomarcador de ctDNA que se informó con mayor frecuencia (n = 46, 13,4 %), seguido de KRAS (n = 34, 9,9 %), ERBB2 (n = 32, 9,3 %) y TP53 (n = 29, 8,4 %). Otros genes que se informaron con frecuencia incluyeron PIK3CA (n = 15, 4,4 %), BRAF (n = 14, 4,1 %), NRAS (n = 9, 2,6 %), ALK (n = 9, 2,6 %), MET (n = 7, 2,0 %) y BRCA2 (n = 7, 2,0 %). La mayoría de los genes restantes se informaron con baja frecuencia (≤1 %), y muchos aparecieron solo una o dos veces (Figura 2). En general, la distribución basada en la frecuencia indica que la evidencia se concentra en un subconjunto limitado de biomarcadores de ctDNA recurrentes, mientras que la mayoría de los genes se informaron de forma esporádica en los estudios. Este patrón de distribución proporcionó la base para los análisis posteriores, centrándose en los tipos de alteraciones genómicas y la ocurrencia entre diferentes tipos de cáncer de los biomarcadores de ctDNA recurrentes.
Distribución de los tipos de alteraciones genómicas en los genes
La figura 3 resume cómo se distribuyen los diferentes tipos de alteraciones genómicas en los biomarcadores de ctDNA seleccionados. Entre los 15 genes principales según la frecuencia de los informes de evidencia, predominaron los eventos de mutación, lo que probablemente refleja el uso generalizado de los ensayos de ctDNA centrados en las mutaciones. Genes comunes como EGFR, KRAS, TP53 y PIK3CA se representaron principalmente mediante eventos de mutación.
En comparación, los eventos de amplificación aparecieron en menos genes, pero se observaron de forma recurrente en varios conjuntos de datos. En particular, ERBB2, MYC, MET, EGFR, CCND1, KRAS y FGFR2 constituyeron los siete genes principales asociados con eventos de amplificación, incluso cuando algunos se clasificaron más bajo en general que los genes dominados por mutaciones. Otros genes asociados con la amplificación con menor frecuencia de informes, como VEGF-A, CCND20, CCND3, KDM5A, CDK8, CDK6 y RSPO2, no se incluyeron en la figura principal para mayor claridad y se proporcionan en los datos complementarios (tabla S8).
La comparación a nivel de genes reveló además que, para varios biomarcadores, las entradas de evidencia relacionadas con la amplificación fueron iguales o superaron las entradas basadas en mutaciones, mientras que un subconjunto de genes se informó exclusivamente a través de eventos de amplificación sin evidencia basada en mutaciones concomitante, a pesar del número limitado de recuentos de evidencia individuales (tabla S8). Los eventos de fusión se informaron con menos frecuencia y se limitaron en gran medida a contextos genéticos específicos, mientras que las alteraciones basadas en la metilación representaron una proporción menor de la evidencia total informada en los genes seleccionados.
En general, esta distribución de tipos de alteraciones destaca una clara distinción entre las entradas de evidencia basadas en mutaciones numéricamente dominantes y las alteraciones genómicas estructurales, en particular las amplificaciones de genes, que se concentraron en un número limitado de genes recurrentes. Es importante destacar que este patrón refleja el panorama de los informes de los estudios de ctDNA en lugar de la prevalencia biológica subyacente de tipos de alteraciones específicos. Este patrón proporciona una base importante para los análisis posteriores que examinan la distribución entre diferentes tipos de cáncer de los biomarcadores de ctDNA seleccionados y su posible relevancia para la detección en varios tipos de cáncer.
Distribución entre diferentes tipos de cáncer de los biomarcadores de ctDNA seleccionados
La figura 4 presenta la distribución entre diferentes tipos de cáncer de los mismos biomarcadores genéticos de ctDNA seleccionados que se muestran en las figuras 2 y 3, lo que permite una comparación directa entre la frecuencia general de los informes de evidencia, los patrones de alteraciones genómicas y la representación de los tipos de cáncer. El mapeo de la evidencia demostró que se detectaron varios genes recurrentes en múltiples tipos de cáncer, y la mayor evidencia se observó en el cáncer de pulmón no microcítico (CPNM), seguido del cáncer colorrectal (CCR), el cáncer de mama y el cáncer gástrico.
Entre los genes seleccionados, ERBB2, EGFR, TP53, KRAS, PIK3CA y MET demostraron una amplia representación entre diferentes tipos de cáncer, y se informaron en una amplia gama de tumores sólidos. En particular, TP53 se detectó tanto en tumores sólidos como en neoplasias hematológicas. En particular, los genes identificados previamente como predominantemente enriquecidos para eventos de amplificación, incluidos ERBB2, MET y EGFR, también se informaron como detectados en múltiples tipos de cáncer (figura 4). En contraste, la amplificación de KRAS se informó que se observó exclusivamente en el CCR. Otro gen, MYC, también exhibió amplificación informada en varios tipos de cáncer a pesar de no estar entre los genes más frecuentemente informados en general (figura S1). La comparación a nivel de genes mostró además que la amplitud de la evidencia entre diferentes tipos de cáncer varió según el tipo de alteración, y las detecciones basadas en la amplificación abarcaron una gama más amplia de tipos de cáncer para los genes seleccionados en comparación con sus detecciones basadas en mutaciones (tabla S8). En conjunto, estos hallazgos indican que la priorización de genes basada en los patrones de alteraciones genómicas, en lugar de la frecuencia general de los informes de evidencia, puede capturar mejor los biomarcadores con una distribución más amplia entre diferentes tipos de cáncer.
En contraste, varios genes dominados por mutaciones mostraron patrones de distribución de evidencia más enriquecidos en el cáncer, y la evidencia informada se concentró en tipos de tumores específicos. En general, el mapeo entre diferentes tipos de cáncer destaca que los genes recurrentes asociados con la amplificación tienden a demostrar una distribución de evidencia más amplia entre diferentes tipos de cáncer, lo que proporciona una base descriptiva para la evaluación posterior en estudios de detección y vigilancia basados en ctDNA en varios tipos de cáncer.
Discusión
Informes dominados por mutaciones y la visibilidad relativa de los eventos de amplificación
En los estudios incluidos, las alteraciones basadas en mutaciones representaron la mayor parte de la evidencia de ctDNA informada, particularmente entre los genes más frecuentemente citados (figura 3). Esta tendencia es consistente con el uso generalizado de los ensayos de ctDNA centrados en las mutaciones, incluidos los secuenciadores de nueva generación dirigidos y las plataformas de PCR digital, que están optimizadas principalmente para detectar mutaciones puntuales y variantes pequeñas.[125],[126] En consecuencia, genes como EGFR, KRAS, TP53 y PIK3CA aparecen de manera prominente en los estudios de ctDNA basados en mutaciones, lo que refleja el énfasis metodológico en lugar de la verdadera dominancia biológica.
En contraste, los eventos de amplificación se informaron para un subconjunto más restringido de genes, pero demostraron una representación recurrente en estudios independientes. Genes como ERBB2, MYC, MET, EGFR, CCND1, KRAS y FGFR2 representaron una proporción sustancial de las entradas de evidencia relacionadas con la amplificación, incluso cuando su frecuencia general de informes fue menor. Este patrón sugiere que los genes asociados con la amplificación pueden exhibir características de detectabilidad distintas en ctDNA porque las ganancias del número de copias a menudo generan múltiples copias de ADN por célula tumoral, lo que potencialmente aumenta la abundancia de fragmentos derivados del tumor en la circulación y mejora la sensibilidad analítica. Sin embargo, la detectabilidad también puede verse influenciada por la carga tumoral, las tasas de excreción de ctDNA, la heterogeneidad intratumoral y el rendimiento técnico de las plataformas de secuenciación y los algoritmos bioinformáticos utilizados para el análisis del número de copias. En consecuencia, la frecuencia de los eventos de amplificación observados en ctDNA refleja tanto los factores biológicos como las diferencias metodológicas entre los estudios.[14],[22] Estudios anteriores también han señalado que las alteraciones del número de copias pueden generar señales de ctDNA más sólidas en comparación con las variantes de un solo nucleótido, particularmente en entornos de fracción tumoral limitada.[127],[128] La distribución informada de los eventos de amplificación debe interpretarse a la luz de la heterogeneidad técnica entre los estudios. Diferentes plataformas, incluida la PCR digital y el NGS dirigido, así como diferentes umbrales para la detección de ganancias del número de copias, pueden haber influido en la frecuencia y la detectabilidad de los genes asociados con la amplificación. En consecuencia, las diferencias metodológicas probablemente contribuyeron a la variabilidad observada.[14],[22] Estas consideraciones refuerzan que los hallazgos presentes representan una evidencia descriptiva en lugar de comparaciones directas del rendimiento de los biomarcadores entre los estudios.
El mapeo de la evidencia a nivel de genes reveló además que, para varios biomarcadores, las entradas de evidencia relacionadas con la amplificación fueron iguales o superaron las entradas basadas en mutaciones, mientras que un subconjunto de genes se informó exclusivamente a través de eventos de amplificación sin evidencia basada en mutaciones concomitante, a pesar del número limitado de recuentos de evidencia individuales (tablas S8 y S9). En particular, ERBB2 y MYC demostraron un mayor número de entradas relacionadas con la amplificación que entradas basadas en mutaciones, mientras que genes que incluyen FGFR2, miembros de la familia CCND, componentes de la vía de señalización MAPK y genes relacionados con la señalización del calcio, se informaron únicamente como eventos de amplificación, aunque con un apoyo limitado.[129],[130] Esta observación sugiere que, para un subconjunto de oncogenes, la ganancia del número de copias en lugar de la mutación puntual representa el modo principal de alteración genómica detectable en ctDNA. Como resultado, los enfoques que se centran únicamente en la frecuencia de las mutaciones pueden pasar por alto objetivos relevantes, mientras que las señales basadas en la amplificación pueden capturar mejor las vías oncogénicas compartidas en diferentes tipos de cáncer a pesar de que la evidencia individual sea más limitada.
Desde una perspectiva biológica, el patrón dominado por la amplificación se ajusta a los rasgos distintivos del cáncer, en particular el mantenimiento de la señalización proliferativa, la evasión de los supresores del crecimiento y la resistencia a la muerte celular.[9] Muchos de los genes enriquecidos con amplificación identificados en esta revisión, incluidos ERBB2, MET, MYC, FGFR2 y los miembros de la familia CCND, funcionan como reguladores ascendentes de las vías de supervivencia y proliferación que se conservan ampliamente en las neoplasias.[131–134] Las ganancias del número de copias en estos oncogenes aumentan la dosis del gen y la salida de señalización, reforzando así la supervivencia de las células tumorales y la capacidad de adaptación bajo presiones selectivas como la terapia o el estrés microambiental.[135] En consecuencia, las señales de ctDNA impulsadas por la amplificación pueden representar una lectura molecular de programas de supervivencia convergentes compartidos en diferentes tipos de cáncer, lo que ayuda a explicar su mayor detectabilidad en comparación con los puntos calientes de mutación que a menudo son específicos de la línea.[136]
Es importante destacar que el desequilibrio observado entre la evidencia basada en mutaciones y la basada en amplificación no debe interpretarse como un reflejo de la dominancia biológica de tipos de alteraciones específicos. Más bien, destaca la influencia del diseño del ensayo, la composición del panel y las prácticas de informes en la literatura de ctDNA. En conjunto, estos hallazgos sugieren que la integración del mapeo de la evidencia de ctDNA con los marcos de supervivencia y muerte del cáncer establecidos ofrece una base mecanicista para la detectabilidad específica del tipo de alteración. En este contexto, los biomarcadores impulsados por la amplificación pueden ser especialmente útiles para enfoques pan-cáncer más amplios y escalables, mientras que los marcadores basados en mutaciones siguen siendo esenciales para decisiones clínicas más específicas del tumor.
Patrones de evidencia entre diferentes tipos de cáncer e implicaciones para la relevancia pan-cáncer
La figura 4 presenta la distribución entre diferentes tipos de cáncer de los mismos biomarcadores genéticos de ctDNA seleccionados que se muestran en las figuras 2 y 3, lo que permite una comparación directa entre la frecuencia general de los informes de evidencia, los patrones de alteraciones genómicas y la representación de los tipos de cáncer. El mapeo de la evidencia demostró que se detectaron varios genes recurrentes en múltiples tipos de cáncer, y la mayor evidencia se observó en el cáncer de pulmón no microcítico (CPNM), seguido del cáncer colorrectal (CCR), el cáncer de mama y el cáncer gástrico.
Entre los genes seleccionados, ERBB2, EGFR, TP53, KRAS, PIK3CA y MET demostraron una amplia representación entre diferentes tipos de cáncer, y se informaron en una amplia gama de tumores sólidos. En particular, TP53 se detectó tanto en tumores sólidos como en neoplasias hematológicas. En particular, los genes identificados previamente como predominantemente enriquecidos para eventos de amplificación, incluidos ERBB2, MET y EGFR, también se informaron como detectados en múltiples tipos de cáncer (figura 4). En contraste, la amplificación de KRAS se informó que se observó exclusivamente en el CCR. Otro gen, MYC, también exhibió amplificación informada en varios tipos de cáncer a pesar de no estar entre los genes más frecuentemente informados en general (figura S1). La comparación a nivel de genes mostró además que la amplitud de la evidencia entre diferentes tipos de cáncer varió según el tipo de alteración, y las detecciones basadas en la amplificación abarcaron una gama más amplia de tipos de cáncer para los genes seleccionados en comparación con sus detecciones basadas en mutaciones (tabla S8). En conjunto, estos hallazgos indican que la priorización de genes basada en los patrones de alteraciones genómicas, en lugar de la frecuencia general de los informes de evidencia, puede capturar mejor los biomarcadores con una distribución más amplia entre diferentes tipos de cáncer.
En contraste, varios genes dominados por mutaciones mostraron patrones de distribución de evidencia más enriquecidos en el cáncer, y la evidencia informada se concentró en tipos de tumores específicos. En general, el mapeo entre diferentes tipos de cáncer destaca que los genes recurrentes asociados con la amplificación tienden a demostrar una distribución de evidencia más amplia entre diferentes tipos de cáncer, lo que proporciona una base descriptiva para la evaluación posterior en estudios de detección y vigilancia basados en ctDNA en varios tipos de cáncer.
El análisis comparativo entre diferentes tipos de cáncer mostró que los genes recurrentes detectados en el ctDNA se agrupan en los tipos de cáncer que son tanto comunes como ampliamente estudiados, en particular el cáncer de pulmón no microcítico (CPNM), el cáncer colorrectal, el cáncer de mama y el cáncer gástrico (Figura 4). Esta distribución sugiere que la representación de diferentes tipos de cáncer en los estudios de ctDNA no solo está determinada por las vías oncogénicas compartidas, sino también por la intensidad de la investigación, la demanda clínica y la disponibilidad de ensayos de ctDNA validados en los diferentes tipos de tumores.
Más allá de esta distribución general, el análisis de la evidencia a nivel de genes identificó un patrón biológicamente informativo en el que la amplitud entre diferentes tipos de cáncer varió según el tipo de alteración genómica predominante. En particular, ciertos oncogenes, sobre todo ERBB2, demostraron una representación significativamente más amplia en los diferentes tipos de cáncer cuando se detectaban mediante amplificación en lugar de mutación. La amplificación de ERBB2 se informó en un amplio espectro de tumores sólidos, mientras que las mutaciones de ERBB2 se limitaron a un conjunto más restringido de tipos de cáncer. Este patrón de predominio de la amplificación está respaldado por la evidencia clínica del ctDNA, que muestra que las alteraciones del número de copias de ERBB2 se detectan de forma fiable en el plasma, son concordantes con el estado del número de copias basado en el tejido y son informativas para el seguimiento longitudinal de la enfermedad y el resultado clínico.[137] Se observaron patrones similares de predominio de la amplificación entre diferentes tipos de cáncer para MYC, MET, FGFR2 y los miembros de la familia CCND, en los que los eventos de amplificación abarcaron múltiples entidades cancerosas a pesar de que la evidencia basada en mutaciones era relativamente escasa o inexistente (Tablas S8 y S9). Los estudios basados en ctDNA han demostrado que la amplificación de FGFR2 se detecta más fácilmente en el plasma que en el tejido y captura la heterogeneidad tumoral clínicamente relevante, incluido la amplificación subclonal asociada con la progresión de la enfermedad y la respuesta a la terapia dirigida a FGFR.[138] Además, la evidencia de metaanálisis indica que la amplificación de FGFR2 se asocia de forma constante con una supervivencia global significativamente peor en múltiples tipos de cáncer, lo que subraya que el aumento del número de copias es una alteración biológicamente y clínicamente significativa a pesar de su prevalencia relativamente baja.[139]
Si bien la amplificación de ERBB2 demostró una amplia capacidad de detección entre diferentes tipos de cáncer en esta revisión, la evidencia pan-tumoral emergente destaca la importante heterogeneidad biológica entre los tumores con alteraciones de ERBB2. Los análisis integrales a gran escala han demostrado que los tumores que albergan mutaciones de ERBB2 tienen una probabilidad sustancialmente menor de presentar sobreexpresión de la proteína HER2 o amplificación del número de copias, con una superposición limitada entre las alteraciones impulsadas por mutaciones y las alteraciones impulsadas por amplificación.[140] Esta disociación sugiere que la detección de ctDNA con predominio de la amplificación puede capturar preferentemente un subconjunto biológicamente distinto de cánceres impulsados por ERBB2, y subraya el potencial de subrepresentación de los tumores con mutaciones de ERBB2 en los análisis de ctDNA centrados principalmente en las alteraciones del número de copias.
Estos hallazgos sugieren que la capacidad de detección entre diferentes tipos de cáncer en el ctDNA está influenciada no solo por la función del gen, sino también por la naturaleza de la alteración genómica subyacente. Las alteraciones estructurales, como las amplificaciones de genes, pueden conferir una mayor robustez en diversos contextos tumorales, probablemente debido al aumento del número de copias y la abundancia de la señal, lo que mejora la capacidad de detección en los cánceres con fracciones tumorales heterogéneas.[141],[142] En lugar de respaldar una recomendación jerárquica o prescriptiva de biomarcadores pan-cáncer, esta evidencia apoya un marco interpretativo en el que la relevancia pan-cáncer se define por la capacidad de detección entre diferentes contextos, influenciada por el tipo de alteración y la sensibilidad del ensayo, en lugar de una prevalencia biológica uniforme en las neoplasias.
Relevancia clínica de los biomarcadores de ctDNA en un marco de detección pan-cáncer
Más allá del mapeo de la frecuencia de notificación y las distribuciones de los tipos de alteración, los datos de relevancia clínica extraídos indican que los biomarcadores de ctDNA cumplen múltiples funciones clínicas superpuestas en los diferentes tipos de cáncer, que incluyen la selección de la terapia, la estratificación pronóstica, la evaluación de la carga de la enfermedad, el seguimiento de la resistencia y la detección de la enfermedad residual mínima (Tabla S2). Es importante destacar que estas funciones no se distribuyen de forma uniforme entre los genes o los tipos de alteración, sino que muestran una fuerte dependencia del tipo de alteración genómica predominante a través de la cual se detecta un biomarcador.
Aunque esta revisión se enmarca en una perspectiva pan-cáncer, la mayoría de los estudios evaluaron el ctDNA en cohortes de cáncer clínicamente diagnosticadas, con frecuencia en entornos avanzados o de seguimiento del tratamiento. Como tal, los patrones de frecuencia entre diferentes tipos de cáncer descritos aquí reflejan principalmente la capacidad de detección en neoplasias establecidas en lugar de un rendimiento validado en entornos asintomáticos en etapas tempranas. Dado que la sensibilidad del ctDNA está estrechamente relacionada con la carga tumoral y la etapa, la extrapolación de estos hallazgos a contextos reales de detección temprana del cáncer debe abordarse con cautela. Es importante destacar que la información sobre la etapa se informó de forma inconsistente en los diferentes estudios, y las cohortes a menudo incluían enfermedades de etapa mixta o avanzada. Dado que la fracción tumoral en el plasma aumenta a medida que avanza la etapa de la enfermedad, las señales impulsadas por la amplificación observadas en múltiples tipos de cáncer pueden reflejar parcialmente una mayor capacidad de detección en etapas posteriores en lugar de una presencia constante en las enfermedades en etapa temprana. Esta heterogeneidad de la etapa es una limitación importante de la evidencia basada en la frecuencia. La distribución de los tipos de alteración genómica debe interpretarse dentro de los contextos clínicos representados por los estudios incluidos. La mayoría de los estudios se llevaron a cabo en pacientes con enfermedad avanzada o metastásica y evaluaron principalmente el ctDNA para la selección del tratamiento, el seguimiento terapéutico o la vigilancia de la recurrencia, mientras que relativamente pocos estudios se centraron en la enfermedad en etapa temprana o la enfermedad residual mínima (ERM).[16] Además, muchos estudios emplearon paneles de genes dirigidos adaptados a tipos de cáncer específicos, lo que puede haber aumentado la frecuencia de notificación de los genes incluidos habitualmente y subrepresentado los genes que no estaban cubiertos por estos paneles.[143] En consecuencia, las frecuencias observadas de las alteraciones genómicas probablemente reflejen tanto la biología tumoral subyacente como los entornos clínicos en los que se realizaron los análisis de ctDNA. Además, las diferencias en la etapa de la enfermedad, los puntos de tiempo de muestreo y las aplicaciones clínicas previstas pueden haber influido en los perfiles de mutación informados y sus frecuencias relativas.
En una variedad de tipos de tumores, los biomarcadores de ctDNA detectados por mutación se utilizaron con mayor frecuencia para ayudar a predecir los resultados y el seguimiento de la enfermedad, particularmente en cánceres con una alta carga de mutación tumoral y vías de mutación bien definidas. Las mutaciones comunes en genes como TP53, KRAS, NRAS, BRAF, PIK3CA y ATM se han asociado repetidamente con un mal pronóstico, la progresión metastásica, la resistencia a la terapia o la enfermedad residual mínima en cánceres de pulmón, colorrectal, de mama, de páncreas y hematológicos (Tabla S2). En estos contextos, la dinámica de la mutación del ctDNA, como la persistencia o la eliminación durante el tratamiento, se asoció de forma constante con la supervivencia libre de progresión y la supervivencia global. Esto destaca su valor para el seguimiento longitudinal en lugar de para la detección del tipo de cáncer.
En contraste, los biomarcadores de ctDNA basados en la amplificación demostraron una mayor relevancia clínica en múltiples tipos de cáncer y demostraron una alineación con las estrategias de detección pan-cáncer. Es importante destacar que la mayoría de los estudios que informaron sobre eventos de amplificación se llevaron a cabo en pacientes con enfermedad avanzada o metastásica, donde las alteraciones del número de copias son más prevalentes y clínicamente relevantes para la selección terapéutica y el seguimiento de la enfermedad. En consecuencia, la distribución observada de los biomarcadores basados en la amplificación debe interpretarse principalmente dentro del contexto de las neoplasias en etapa avanzada en lugar de la enfermedad en etapa temprana. La amplificación de oncogenes como ERBB2, MET, MYC, FGFR2 y los miembros de la familia CCND se informó en cánceres gastrointestinales, torácicos, ginecológicos, hepatobiliares y genitourinarios (Tabla S2). Estas señales basadas en la amplificación reflejan procesos oncogénicos compartidos, incluido la activación de la tirosina quinasa del receptor y la desregulación del ciclo celular, en lugar de puntos calientes de mutación restringidos a la línea de células. Entre estos, la amplificación de ERBB2 fue una de las alteraciones que se informó de forma más consistente en múltiples tipos de cáncer, con una utilidad clínica informada en cánceres colorrectal, gástrico, esofágico, del tracto biliar, de páncreas, de mama, de ovario, de endometrio, de cuello uterino, de glándula salival y de pulmón y de urotelio (Tabla S2). Los estudios clínicos demostraron de forma consistente que las alteraciones del número de copias de ERBB2 se detectan de forma fiable en el plasma, son concordantes con el estado del número de copias basado en el tejido y son informativas para la selección del tratamiento, el seguimiento de la enfermedad y la evaluación de la resistencia, y que la disminución de los niveles de ctDNA de ERBB2 durante la terapia se asocia con mejores resultados.[144–146]
Se observaron patrones similares de relevancia clínica con predominio de la amplificación para FGFR2, MET, MYC y los genes de la familia CCND. En los cánceres gástrico y colorrectal, la amplificación de FGFR2 detectada mediante ctDNA se asoció con un mal pronóstico, la resistencia terapéutica y la respuesta a las terapias dirigidas a FGFR, incluidos los casos en los que las pruebas basadas en el tejido no identificaron la amplificación (Tabla S2). Las amplificaciones de MET y MYC se vincularon con frecuencia a un comportamiento agresivo de la enfermedad y vías de resistencia alternativas en los cánceres de pulmón, gástrico, colorrectal y de páncreas, lo que destaca su valor como indicadores entre diferentes contextos de la evolución tumoral en lugar de impulsores específicos del cáncer.[147–149] Aunque EGFR representa uno de los biomarcadores de ctDNA que se informa con mayor frecuencia, su relevancia clínica en esta revisión se debió principalmente a la detección basada en mutaciones en el CPNM, donde las alteraciones de EGFR informan principalmente sobre la selección de la terapia y el seguimiento de la resistencia (Tabla S2). En consecuencia, EGFR exhibió un perfil de detección más específico del tumor que pan-cáncer en comparación con los biomarcadores con predominio de la amplificación, como ERBB2 o MET.
En conjunto, estos hallazgos indican que la relevancia clínica en el ctDNA está estrechamente relacionada con el tipo de alteración, y que los biomarcadores basados en mutaciones destacan en el seguimiento específico del tumor y las alteraciones basadas en la amplificación muestran patrones de notificación entre diferentes tipos de cáncer más amplios. Desde una perspectiva de detección pan-cáncer, los genes con amplificaciones que se informan con frecuencia pueden representar candidatos para una evaluación adicional como objetivos de ctDNA porque reflejan mecanismos comunes que impulsan el cáncer en muchos tipos de tumores. Sin embargo, esta evidencia no sugiere que los biomarcadores basados en la amplificación deban simplemente reemplazar los enfoques basados en mutaciones. Más bien, enfatiza que la combinación de ambos tipos de biomarcadores fortalece las estrategias de ctDNA pan-cáncer. Los eventos de amplificación contribuyen a detectar una gama más amplia entre los tipos de tumores, mientras que las mutaciones proporcionan profundidad de especificidad biológica y clínica para cánceres específicos. Esta perspectiva integrada se alinea con el marco de mapeo de evidencia utilizado en esta revisión y apoya la selección racional de los biomarcadores de ctDNA en función de los patrones de alteración genómica y el contexto clínico.
En comparación con los métodos establecidos para la detección del cáncer, como las pruebas de imagen específicas de cada órgano, las pruebas de citología (por ejemplo, la citología cervical) y los marcadores tumorales proteicos séricos, el ctDNA ofrece la ventaja de un perfilado molecular mínimamente invasivo y la capacidad de capturar la heterogeneidad tumoral. La evidencia actual sugiere que el ctDNA es más probable que complemente que reemplace los métodos establecidos de detección del cáncer. Si bien el ctDNA ofrece ventajas como una prueba mínimamente invasiva con el potencial de detección de múltiples tipos de cáncer, su sensibilidad para la enfermedad en etapa temprana sigue siendo variable. Por lo tanto, es probable que el ctDNA sirva como un complemento a los programas de detección existentes, particularmente para la estratificación del riesgo, el seguimiento de la enfermedad y el seguimiento, en lugar de como una plataforma independiente para el cribado a nivel de población.[14],[17],[22] Sin embargo, a diferencia de los programas de detección específicos de cada órgano que han sido validados, actualmente no existe ninguna plataforma de ctDNA implementada de forma universal que alcance una sensibilidad y especificidad suficientes para el cribado de múltiples tipos de cáncer a nivel de población. La utilidad clínica del ctDNA para el cribado del cáncer depende de lograr una alta sensibilidad para la detección en etapa temprana, al tiempo que se mantiene una alta especificidad para minimizar los resultados falsos positivos y las investigaciones de seguimiento innecesarias. Aunque el ctDNA ofrece ventajas como una herramienta de cribado mínimamente invasiva y potencialmente para múltiples tipos de cáncer, los resultados falsos negativos pueden retrasar el diagnóstico. Por lo tanto, se requiere una validación prospectiva rigurosa antes de su implementación generalizada en el cribado de la población.[14],[17],[22] Por lo tanto, las estrategias de cribado de múltiples tipos de cáncer basadas en ctDNA siguen siendo prometedoras a nivel conceptual, pero están en evolución a nivel clínico. En consecuencia, en lugar de implicar una capacidad universal de cribado de múltiples tipos de cáncer, los hallazgos actuales pueden respaldar más apropiadamente un marco de cribado estratificado de múltiples tipos de cáncer en el que los biomarcadores se prioricen en función de los patrones de detectabilidad entre diferentes tipos de cáncer y los mecanismos oncogénicos compartidos. Este enfoque puede ser particularmente aplicable a las alteraciones impulsadas por la amplificación en los cánceres caracterizados por una alta inestabilidad del número de copias, mientras que los biomarcadores basados en mutaciones siguen siendo más adecuados para el seguimiento específico del tumor. Aunque varios biomarcadores de ctDNA se comparten entre múltiples tipos de cáncer, estos hallazgos no deben interpretarse como un respaldo al cribado universal de múltiples tipos de cáncer. La evidencia actual favorece los paneles de genes específicos de la enfermedad, adaptados a las características moleculares de los cánceres seleccionados, en lugar de un único ensayo de múltiples tipos de cáncer. Por ejemplo, en comparación con las poblaciones occidentales, los pacientes asiáticos con cáncer de pulmón no microcítico tienen una prevalencia sustancialmente mayor de alteraciones en el EGFR, mientras que las mutaciones en el KRAS son más comunes en las poblaciones no asiáticas, lo que destaca la importancia de la selección de biomarcadores específicos de la población para las estrategias de cribado basadas en ctDNA.[17],[22],[24],[25]
Esta revisión tiene varias limitaciones. En primer lugar, los estudios incluidos fueron heterogéneos con respecto al tipo de cáncer, el diseño del estudio y la metodología del ctDNA. Además, se excluyeron los estudios que evaluaban el cfDNA total sin alteraciones específicas del tumor, porque el cfDNA total carece de especificidad tumoral y puede reflejar el ADN liberado de células no malignas, mientras que el ctDNA representa una fracción del cfDNA total que alberga alteraciones moleculares asociadas con el cáncer.[125] Dado que el objetivo de esta revisión se centró en los biomarcadores de ctDNA clínicamente relevantes, solo se incluyeron los estudios que evaluaban las alteraciones moleculares específicas del tumor. En consecuencia, los hallazgos deben interpretarse dentro del contexto de la evidencia seleccionada. Se necesitan estudios futuros que utilicen metodologías estandarizadas y cohortes más amplias para validar aún más estos biomarcadores.
Informes dominados por mutaciones y la visibilidad relativa de los eventos de amplificación
En los estudios incluidos, las alteraciones basadas en mutaciones representaron la mayor parte de la evidencia de ctDNA informada, particularmente entre los genes más citados (Figura 3). Esta tendencia es consistente con el amplio uso de los ensayos de ctDNA centrados en mutaciones, incluidos el secuenciación de próxima generación dirigida y las plataformas de PCR digital, que están optimizadas principalmente para detectar mutaciones puntuales y variantes pequeñas.[125],[126] En consecuencia, los genes como EGFR, KRAS, TP53 y PIK3CA aparecen de forma destacada en los estudios de ctDNA basados en mutaciones, lo que refleja un énfasis metodológico más que un verdadero dominio biológico.
En contraste, los eventos de amplificación se informaron para un subconjunto más restringido de genes, pero demostraron una representación recurrente en estudios independientes. Los genes como ERBB2, MYC, MET, EGFR, CCND1, KRAS y FGFR2 representaron una proporción sustancial de las entradas de evidencia relacionadas con la amplificación, incluso cuando su frecuencia de notificación general fue menor. Este patrón sugiere que los genes asociados con la amplificación pueden exhibir características de detectabilidad distintas en el ctDNA porque las ganancias del número de copias a menudo generan múltiples copias de ADN por célula tumoral, lo que podría aumentar la abundancia de fragmentos derivados del tumor en la circulación y mejorar la sensibilidad analítica. Sin embargo, la detectabilidad también puede verse influenciada por la carga tumoral, las tasas de liberación de ctDNA, la heterogeneidad intratumoral y el rendimiento técnico de las plataformas de secuenciación y los algoritmos bioinformáticos utilizados para el análisis del número de copias. En consecuencia, la frecuencia de los eventos de amplificación observados en el ctDNA refleja tanto los factores biológicos como las diferencias metodológicas entre los estudios.[14],[22] Estudios anteriores han observado de manera similar que las alteraciones del número de copias pueden generar señales de ctDNA más robustas en comparación con las variantes de un solo nucleótido, particularmente en entornos de fracción tumoral limitada.[127],[128] La distribución informada de los eventos de amplificación debe interpretarse a la luz de la heterogeneidad técnica entre los estudios. Diferentes plataformas, incluido el PCR digital y el NGS dirigido, así como diferentes umbrales para la detección de la ganancia del número de copias, pueden haber influido en la frecuencia y la detectabilidad de los genes asociados con la amplificación. En consecuencia, las diferencias metodológicas probablemente contribuyeron a la variabilidad observada.[14],[22] Estas consideraciones refuerzan que los hallazgos actuales representan una evidencia descriptiva de mapeo en lugar de comparaciones directas del rendimiento de los biomarcadores entre los estudios.
El mapeo de evidencia a nivel del gen reveló además que varios oncogenes se informaron predominantemente, o solo, a través de eventos de amplificación, con evidencia mínima o nula basada en mutaciones (Tablas S8 y S9). En particular, ERBB2 y MYC demostraron un mayor número de entradas relacionadas con la amplificación que entradas basadas en mutaciones, mientras que los genes que incluyen FGFR2, miembros de la familia CCND, componentes de la vía de señalización MAPK y genes relacionados con la señalización del calcio, se informaron únicamente como eventos de amplificación, aunque con un apoyo limitado.[129],[130] Esta observación sugiere que, para un subconjunto de oncogenes, la ganancia del número de copias en lugar de la mutación puntual representa el modo principal de alteración genómica detectable en el ctDNA. Como resultado, los enfoques que se centran únicamente en la frecuencia de las mutaciones pueden pasar por alto objetivos relevantes, mientras que las señales basadas en la amplificación pueden capturar mejor las vías oncogénicas compartidas entre los cánceres a pesar de una evidencia individual más limitada.
Desde una perspectiva biológica, el patrón dominante de amplificación se ajusta a las características clave del cáncer, en particular el mantenimiento de la señalización proliferativa, la evasión de los supresores del crecimiento y la resistencia a la muerte celular.[9] Muchos de los genes enriquecidos con amplificación identificados en esta revisión, incluidos ERBB2, MET, MYC, FGFR2 y los miembros de la familia CCND, funcionan como reguladores ascendentes de las vías de supervivencia y proliferación que están ampliamente conservadas en las neoplasias.[131-134] Las ganancias del número de copias en estos oncogenes aumentan la dosis del gen y la salida de señalización, reforzando así la supervivencia de las células tumorales y la aptitud adaptativa bajo presiones selectivas como la terapia o el estrés microambiental.[135] En consecuencia, las señales de ctDNA impulsadas por la amplificación pueden representar una lectura molecular de programas de supervivencia convergentes compartidos entre los cánceres, lo que ayuda a explicar su mayor detectabilidad en comparación con los puntos calientes de mutación que a menudo son específicos de la línea de células.[136]
Es importante destacar que el desequilibrio observado entre la evidencia basada en mutaciones y la basada en amplificación no debe interpretarse como un reflejo del dominio biológico de tipos de alteración específicos. Más bien, destaca la influencia del diseño del ensayo, la composición del panel y las prácticas de notificación en la literatura de ctDNA. En conjunto, estos hallazgos sugieren que la integración del mapeo de la evidencia de ctDNA con los marcos de supervivencia-muerte del cáncer establecidos ofrece una base mecanicista para la detectabilidad específica del tipo de alteración. En este contexto, los biomarcadores impulsados por la amplificación pueden ser especialmente útiles para enfoques de cribado de múltiples tipos de cáncer más amplios y escalables, mientras que los marcadores basados en mutaciones siguen siendo esenciales para las decisiones clínicas más específicas del tumor.
Patrones de evidencia entre diferentes tipos de cáncer e implicaciones para la relevancia del cribado de múltiples tipos de cáncer
El mapeo entre diferentes tipos de cáncer mostró que los genes de ctDNA detectados de forma recurrente se agrupan en los tipos de cáncer que son tanto comunes como ampliamente estudiados, en particular el cáncer de pulmón no microcítico, el cáncer colorrectal, el cáncer de mama y el cáncer gástrico (Figura 4). Esta distribución sugiere que la representación entre diferentes tipos de cáncer en los estudios de ctDNA está determinada no solo por las vías oncogénicas compartidas, sino también por la intensidad de la investigación, la demanda clínica y la disponibilidad de ensayos de ctDNA validados en los diferentes tipos de tumores.
Más allá de esta distribución general, el mapeo de la evidencia a nivel del gen identificó un patrón biológicamente informativo en el que la amplitud entre diferentes tipos de cáncer difería según el tipo de alteración genómica dominante. En particular, ciertos oncogenes, sobre todo ERBB2, demostraron una amplitud sustancialmente mayor entre los diferentes tipos de cáncer cuando se detectaron mediante amplificación en lugar de mutación. La amplificación de ERBB2 se informó en un amplio espectro de tumores sólidos, mientras que las mutaciones de ERBB2 se limitaron a un conjunto más restringido de tipos de cáncer. Este patrón dominante de amplificación está respaldado por la evidencia clínica de ctDNA que muestra que las alteraciones del número de copias de ERBB2 son detectables de forma fiable en el plasma, lo que concuerda con el estado del número de copias basado en el tejido y es informativo para el seguimiento de la enfermedad a lo largo del tiempo y el resultado clínico.[137] Se observaron patrones similares de dominancia de la amplificación entre diferentes tipos de cáncer para MYC, MET, FGFR2 y los miembros de la familia CCND, en los que los eventos de amplificación abarcaron múltiples entidades de cáncer a pesar de una evidencia basada en mutaciones relativamente escasa o ausente (Tablas S8 y S9). Los estudios basados en ctDNA han demostrado que la amplificación de FGFR2 se detecta más fácilmente en el plasma que en el tejido y captura la heterogeneidad tumoral clínicamente relevante, incluida la amplificación subclonal asociada con la progresión de la enfermedad y la respuesta a la terapia dirigida a FGFR.[138] Además, la evidencia meta-analítica indica que la amplificación de FGFR2 se asocia de forma constante con una disminución significativa de la supervivencia general en múltiples tipos de cáncer, lo que subraya que la ganancia del número de copias es una alteración biológicamente y clínicamente significativa a pesar de su prevalencia relativamente baja.[139]
Si bien la amplificación de ERBB2 demostró una amplia detectabilidad entre diferentes tipos de cáncer en esta revisión, la evidencia emergente de cribado de múltiples tipos de tumores destaca la importante heterogeneidad biológica entre los tumores alterados por ERBB2. Los análisis integrales a gran escala han demostrado que los tumores que albergan mutaciones de ERBB2 tienen una probabilidad sustancialmente menor de exhibir sobreexpresión de la proteína HER2 o amplificación del número de copias, con una superposición limitada entre las alteraciones mutacionales y las impulsadas por la amplificación.[140] Esta disociación sugiere que la detección dominante de la amplificación de ctDNA puede capturar un subconjunto biológicamente distinto de cánceres impulsados por ERBB2 y subraya el potencial de subrepresentación de los tumores mutados en ERBB2 en los análisis de ctDNA centrados principalmente en las alteraciones del número de copias.
Estos hallazgos sugieren que la capacidad de detección en ctADN en diferentes tipos de cáncer se ve influenciada no solo por la función del gen, sino también por la naturaleza de la alteración genómica subyacente. Las alteraciones estructurales, como las amplificaciones génicas, pueden conferir una mayor robustez en diversos contextos tumorales, probablemente debido al aumento del número de copias y la abundancia de la señal, lo que mejora la capacidad de detección en cánceres con fracciones tumorales heterogéneas.[141],[142] En lugar de respaldar una recomendación jerárquica o prescriptiva de biomarcadores pancancerosos, esta evidencia apoya un marco interpretativo en el que la relevancia pancancerosa se define por la capacidad de detección en diferentes contextos, influenciada por el tipo de alteración y la sensibilidad del ensayo, en lugar de una prevalencia biológica uniforme en las neoplasias.
Relevancia clínica de los biomarcadores de ctADN en un marco de detección pancancerosa
Más allá de la identificación de la frecuencia de aparición y la distribución de los tipos de alteraciones, los datos de relevancia clínica extraídos indican que los biomarcadores de ctADN cumplen múltiples funciones clínicas superpuestas en diferentes tipos de cáncer, incluyendo la selección de terapia, la estratificación pronóstica, la evaluación de la carga tumoral, el seguimiento de la resistencia y la detección de la enfermedad residual mínima (Tabla S2). Es importante destacar que estas funciones no se distribuyen de manera uniforme entre los genes o los tipos de alteraciones, sino que muestran una fuerte dependencia de la alteración genómica dominante a través de la cual se detecta un biomarcador.
Aunque esta revisión se enmarca en una perspectiva pancancerosa, la mayoría de los estudios evaluaron el ctADN en cohortes de cáncer clínicamente diagnosticadas, con frecuencia en entornos avanzados o de seguimiento del tratamiento. Como tal, los patrones de frecuencia inter-cáncer descritos aquí reflejan principalmente la capacidad de detección en neoplasias establecidas en lugar de un rendimiento validado en entornos asintomáticos en etapas tempranas. Dado que la sensibilidad del ctADN está estrechamente relacionada con la carga tumoral y la etapa, la extrapolación de estos hallazgos a contextos reales de detección temprana del cáncer debe abordarse con cautela. Es importante destacar que la información sobre la etapa se informó de manera inconsistente en los diferentes estudios, y las cohortes a menudo incluían enfermedades de etapas mixtas o avanzadas. A medida que la fracción tumoral en el plasma aumenta con el avance de la etapa de la enfermedad, las señales impulsadas por la amplificación observadas en múltiples tipos de cáncer pueden reflejar en parte una mayor capacidad de detección en etapas posteriores en lugar de una presencia constante en enfermedades en etapas tempranas. Esta heterogeneidad en la etapa es una limitación importante de la evidencia basada en la frecuencia. La distribución de los tipos de alteraciones genómicas debe interpretarse dentro de los contextos clínicos representados por los estudios incluidos. La mayoría de los estudios se llevaron a cabo en pacientes con enfermedad avanzada o metastásica y evaluaron principalmente el ctADN para la selección del tratamiento, el seguimiento terapéutico o la vigilancia de la recurrencia, mientras que relativamente pocos estudios se centraron en la enfermedad en etapa temprana o la enfermedad residual mínima (ERM).[16] Además, muchos estudios emplearon paneles de genes dirigidos adaptados a tipos de cáncer específicos, lo que puede haber aumentado la frecuencia de aparición de los genes incluidos comúnmente, al tiempo que subrepresentaba los genes no cubiertos por estos paneles.[143] En consecuencia, las frecuencias observadas de las alteraciones genómicas probablemente reflejan tanto la biología tumoral subyacente como los entornos clínicos en los que se realizaron los análisis de ctADN. Además, las diferencias en la etapa de la enfermedad, los puntos de tiempo de muestreo y las aplicaciones clínicas previstas pueden haber influido en los perfiles de mutación informados y sus frecuencias relativas.
En una variedad de tipos de tumores, los biomarcadores de ctADN que detectan mutaciones se utilizaron con mayor frecuencia para ayudar a predecir los resultados y el seguimiento de la enfermedad, particularmente en cánceres con una alta carga mutacional tumoral y vías de mutación bien definidas. Las mutaciones comunes en genes como TP53, KRAS, NRAS, BRAF, PIK3CA y ATM se han asociado repetidamente con un mal pronóstico, la progresión metastásica, la resistencia a la terapia o la enfermedad residual mínima en cánceres de pulmón, colorrectal, mama, páncreas y hematológicos (Tabla S2). En estos contextos, la dinámica de la mutación del ctADN, como la persistencia o la eliminación durante el tratamiento, se asoció de manera consistente con la supervivencia libre de progresión y la supervivencia global. Esto destaca su valor para el seguimiento longitudinal en lugar de la detección del tipo de cáncer.
En contraste, los biomarcadores de ctADN basados en la amplificación demostraron una mayor relevancia clínica en múltiples tipos de cáncer y mostraron una alineación con las estrategias de detección pancancerosa. Es importante destacar que la mayoría de los estudios que informaron sobre eventos de amplificación se llevaron a cabo en pacientes con enfermedad avanzada o metastásica, donde las alteraciones del número de copias son más prevalentes y clínicamente relevantes para la selección terapéutica y el seguimiento de la enfermedad. En consecuencia, la distribución observada de los biomarcadores basados en la amplificación debe interpretarse principalmente dentro del contexto de las neoplasias en etapa avanzada en lugar de la enfermedad en etapa temprana. La amplificación de oncogenes como ERBB2, MET, MYC, FGFR2 y miembros de la familia CCND se informó en cánceres gastrointestinales, torácicos, ginecológicos, hepatobiliares y genitourinarios (Tabla S2). Estas señales basadas en la amplificación reflejan procesos oncogénicos compartidos, que incluyen la activación de la tirosina quinasa del receptor y la desregulación del ciclo celular, en lugar de puntos calientes de mutación restringidos a la línea celular. Entre estos, la amplificación de ERBB2 fue una de las alteraciones que se informó de manera más consistente en múltiples tipos de cáncer, con una utilidad clínica informada en cánceres colorrectal, gástrico, esofágico, del tracto biliar, pancreático, de mama, ovárico, endometrial, cervical, de glándula salival, de pulmón y urotelial (Tabla S2). Los estudios clínicos demostraron de manera consistente que las alteraciones del número de copias de ERBB2 son detectables de manera confiable en el plasma, son concordantes con el estado del número de copias basado en el tejido y son informativas para la selección del tratamiento, el seguimiento de la enfermedad y la evaluación de la resistencia, y la disminución de los niveles de ctADN de ERBB2 durante la terapia se asoció con mejores resultados.[144–146]
Se observaron patrones de relevancia clínica similares basados en la amplificación para los genes FGFR2, MET, MYC y la familia CCND. En los cánceres gástricos y colorrectales, la amplificación de FGFR2 detectada a través del ctADN se asoció con un mal pronóstico, la resistencia terapéutica y la respuesta a las terapias dirigidas a FGFR, incluidos los casos en los que las pruebas basadas en el tejido no identificaron la amplificación (Tabla S2). Las amplificaciones de MET y MYC se vincularon con frecuencia a un comportamiento agresivo de la enfermedad y vías de resistencia alternativas en los cánceres de pulmón, gástrico, colorrectal y pancreático, lo que destaca su valor como indicadores intercontextuales de la evolución tumoral en lugar de impulsores específicos del cáncer.[147–149] Aunque EGFR representa uno de los biomarcadores de ctADN que se informa con mayor frecuencia, su relevancia clínica en esta revisión se debió predominantemente a la detección basada en mutaciones en el CPNP, donde las alteraciones de EGFR informan principalmente sobre la selección de la terapia y el seguimiento de la resistencia (Tabla S2). En consecuencia, EGFR exhibió un perfil de detección más específico del tumor que pancanceroso en comparación con los biomarcadores basados en la amplificación, como ERBB2 o MET.
En conjunto, estos hallazgos indican que la relevancia clínica en el ctADN está estrechamente relacionada con el tipo de alteración, con biomarcadores basados en mutaciones que destacan en el seguimiento específico del tumor y las alteraciones basadas en la amplificación que muestran patrones de información intercancerosa más amplios. Desde una perspectiva de detección pancancerosa, los genes con amplificaciones que se informan con frecuencia pueden representar candidatos para una mayor evaluación como objetivos de ctADN porque reflejan mecanismos comunes que impulsan el cáncer en muchos tipos de tumores. Sin embargo, esta evidencia no sugiere que los biomarcadores basados en la amplificación deban simplemente reemplazar los enfoques basados en mutaciones. Más bien, enfatiza que la combinación de ambos tipos de biomarcadores fortalece las estrategias de ctADN pancancerosas. Los eventos de amplificación contribuyen a detectar una gama más amplia en los tipos de tumores, mientras que las mutaciones brindan profundidad de especificidad biológica y clínica para cánceres específicos. Esta perspectiva integrada se alinea con el marco de mapeo de evidencia utilizado en esta revisión y respalda la selección racional de biomarcadores de ctADN basados en patrones de alteraciones genómicas y contexto clínico.
En comparación con las modalidades de detección de cáncer establecidas, como la imagenología específica del órgano, el cribado basado en citología (por ejemplo, la citología cervical) y los marcadores tumorales de proteínas séricas, el ctADN ofrece la ventaja de la elaboración de perfiles moleculares mínimamente invasivos y la capacidad de capturar la heterogeneidad tumoral. La evidencia actual sugiere que es más probable que el ctADN complemente en lugar de reemplazar las modalidades de cribado de cáncer establecidas. Si bien el ctADN ofrece ventajas como una prueba mínimamente invasiva con el potencial de detección de múltiples cánceres, su sensibilidad para la enfermedad en etapa temprana sigue siendo variable. Por lo tanto, es probable que el ctADN sirva como un complemento de los programas de cribado existentes, particularmente para la estratificación del riesgo, el seguimiento de la enfermedad y el seguimiento, en lugar de como una plataforma independiente para el cribado a nivel de la población.[14],[17],[22] Sin embargo, a diferencia de los programas de cribado organoespecíficos validados, ninguna plataforma de ctADN implementada universalmente logra actualmente una sensibilidad y especificidad suficientes para el cribado pancanceroso a nivel de la población. La utilidad clínica del ctADN para el cribado de cáncer depende de lograr una alta sensibilidad para la detección en etapa temprana al tiempo que se mantiene una alta especificidad para minimizar los resultados falsos positivos y las investigaciones de seguimiento innecesarias. Aunque el ctADN ofrece ventajas como una herramienta de cribado mínimamente invasiva y potencialmente multicáncer, los resultados falsos negativos pueden retrasar el diagnóstico. Por lo tanto, se requiere una validación prospectiva rigurosa antes de una implementación generalizada en el cribado de la población.[14],[17],[22] Por lo tanto, las estrategias pancancerosas basadas en ctADN siguen siendo prometedoras conceptualmente, pero están en evolución clínicamente. En consecuencia, en lugar de implicar una capacidad universal de cribado pancanceroso, los hallazgos presentes pueden respaldar más apropiadamente un marco pancanceroso estratificado en el que los biomarcadores se prioricen en función de los patrones de detectabilidad intercancerosa y los mecanismos oncogénicos compartidos. Este enfoque puede ser particularmente aplicable a las alteraciones impulsadas por la amplificación en cánceres caracterizados por una alta inestabilidad del número de copias, mientras que los biomarcadores basados en mutaciones siguen siendo más adecuados para el seguimiento específico del tumor. Aunque varios biomarcadores de ctADN se comparten entre múltiples tipos de cáncer, estos hallazgos no deben interpretarse como un respaldo al cribado pancanceroso universal. La evidencia actual favorece los paneles de genes específicos de la enfermedad adaptados a las características moleculares de los cánceres seleccionados en lugar de un único ensayo pancanceroso. Por ejemplo, en comparación con las poblaciones occidentales, los pacientes asiáticos con cáncer de pulmón de células no pequeñas tienen una prevalencia sustancialmente mayor de alteraciones de EGFR, mientras que las mutaciones de KRAS son más comunes en las poblaciones no asiáticas, lo que destaca la importancia de la selección de biomarcadores específica de la población para las estrategias de cribado basadas en ctADN.[17],[22],[24],[25]
Esta revisión tiene varias limitaciones. Primero, los estudios incluidos fueron heterogéneos con respecto al tipo de cáncer, el diseño del estudio y la metodología de ctADN. Además, los estudios que evaluaron el ctADN total sin alteraciones específicas del tumor se excluyeron porque el ctADN total carece de especificidad tumoral y puede reflejar el ADN liberado de células no malignas, mientras que el ctADN representa una fracción del ctADN total que contiene alteraciones moleculares asociadas con el cáncer.[125] Dado que el enfoque de esta revisión fue en los biomarcadores de ctADN clínicamente relevantes, solo se incluyeron los estudios que evaluaron las alteraciones moleculares específicas del tumor. En consecuencia, los hallazgos deben interpretarse dentro del contexto de la evidencia seleccionada. Se necesitan estudios futuros que utilicen metodologías estandarizadas y cohortes más grandes para validar aún más estos biomarcadores.
Conclusión
Este análisis descriptivo, basado en la frecuencia y la evidencia, indica que la relevancia clínica y paneancológica de los biomarcadores de ctDNA puede verse influenciada por el tipo de alteración genómica subyacente. Si bien las alteraciones basadas en mutaciones dominan la literatura publicada sobre ctDNA, se asocian principalmente con aplicaciones específicas del tumor, como la predicción de resultados y el seguimiento longitudinal de la enfermedad. Por otro lado, los biomarcadores de ctDNA basados en amplificaciones, en particular ERBB2, MET, MYC, FGFR2 y miembros de la familia CCND, mostraron patrones de notificación más amplios en diferentes tipos de cáncer. Estas señales de amplificación estuvieron menos relacionadas con el tipo de tumor y, en cambio, reflejan procesos comunes relacionados con el cáncer, lo que respalda su potencial en estrategias de detección y vigilancia paneancológica. En general, estos hallazgos sugieren que la aplicabilidad paneancológica en ctDNA debe concebirse en términos de detectabilidad impulsada por el tipo de alteración, en lugar de solo por la frecuencia del gen. Al proporcionar una síntesis sistemática de los patrones de alteración genómica en múltiples tipos de cáncer en poblaciones asiáticas, esta revisión ofrece un marco conceptual para priorizar los biomarcadores de ctDNA en futuras investigaciones paneancológicas y el desarrollo de ensayos. Un marco integrado de ctDNA que aproveche los eventos de amplificación para una amplitud paneancológica y los biomarcadores basados en mutaciones para una profundidad específica del tumor puede proporcionar una estrategia más eficaz para la priorización de biomarcadores. El marco conceptual propuesto debe considerarse como generador de hipótesis y requiere una validación prospectiva del rendimiento diagnóstico y la utilidad clínica antes de su aplicación en la práctica clínica de rutina. Se necesitan futuros estudios multicancerosos con metodologías de ctDNA estandarizadas y cohortes estratificadas por estadio para validar estos hallazgos y aclarar su aplicabilidad a la detección temprana y una implementación clínica más amplia.
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