Un grupo de investigadores de la Universidad de Barcelona (UB) y el Instituto de Bioingeniería de Catalunya (IBEC) han identificado nuevos biomarcadores del cáncer de pulmón de células no pequeñas, del tipo más frecuente. Esta identificación se ha hecho gracias a una nueva técnica que permite analizar cuantitativamente las muestras de tejidos de pacientes. Todo desemboca en una metodología pionera, más económica y fácil de aplicar que las tradicionales en hospitales y otros entornos clínicos.

Según expone la Universidad de Barcelona en un comunicado, determinadas características de las fibras de colágeno (abundantes en torno a las células cancerosas) serían potenciales indicadores para diagnosticar y pronosticar la evolución de la enfermedad. "Nuestra nueva herramienta puede mejorar la gestión clínica de los pacientes quirúrgicos con este tipo de cáncer, ya que puede identificar cuáles tienen más riesgo de recaída y pueden beneficiarse, por lo tanto, de un seguimiento más exhaustivo e, incluso, de terapias neoadyuvantes", explica Jordi Alcaraz, profesor de la Facultad de Medicina y Ciencias de la Salud de la UB e investigador del IBEC.

Las fibras de colágeno, claves en el diagnóstico

El cáncer de pulmón es la principal causa de muerte relacionada con el cáncer tanto en hombres como en mujeres en todo el mundo, con una tasa de supervivencia a 5 años del 18%. La mayoría de estos pacientes son diagnosticados de cáncer de pulmón de células no pequeñas. Cada vez hay más evidencias del papel esencial del ambiente rico en fibras de colágeno que rodea las células cancerosas en la progresión de este tipo de cánceres y otros tumores sólidos.

En este entorno tumoral, una alta expresión del colágeno de tipo y se ha asociado con un mal pronóstico y con un aumento del riesgo de metástasis. Ante este reto, los investigadores han desarrollado y validado un nuevo enfoque de patología digital para analizar cuantitativamente las fibras de colágeno en muestras de tejidos de pacientes con cáncer de pulmón de células no pequeñas. La nueva técnica facilita, no solo diagnosticar, sino también pronosticar la evolución de la enfermedad. "Nuestra herramienta es una aproximación más barata y fácil de incorporar para las unidades de patología", destaca Jordi Alcaraz, también investigador del Hospital Clínico.