Una simple prueba sanguínea podría cambiarlo todo en la lucha contra el cáncer de ovario

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Cada año, el cáncer de ovario afecta a miles de mujeres, constituyendo uno de los cánceres ginecológicos más letales. Esto se debe principalmente a que el diagnóstico se realiza en etapas avanzadas, ya que los síntomas suelen ser sutiles o poco específicos. En la actualidad, la mayoría de los casos se detectan en fase avanzada, lo que dificulta su tratamiento.

Una detección más temprana gracias a la biología molecular

La nueva técnica se basa en la búsqueda en la sangre de fragmentos de ADN y de moléculas específicas producidas por las células cancerosas. Estas “tarjetas de presentación” moleculares son identificadas a través de un sistema de inteligencia artificial entrenado para reconocer perfiles patológicos. Los primeros resultados son impresionantes: en una cohorte de más de 800 pacientes, la prueba ha permitido detectar la enfermedad en más del 90 % de los casos y ha identificado el 87 % de los cánceres, incluso en etapas tempranas.

Una herramienta prometedora para salvar vidas

La capacidad de distinguir entre masas cancerosas y lesiones benignas antes de una intervención quirúrgica podría transformar significativamente el enfoque médico, permitiendo tratamientos ajustados desde el inicio. Si se confirma su eficacia a gran escala, esta prueba sanguínea podría integrarse en el protocolo de detección, especialmente para pacientes en riesgo o durante la evaluación de síntomas sugestivos.

Perspectivas y precauciones

A pesar de que los resultados iniciales son alentadores, los investigadores destacan la necesidad de realizar más estudios para validar estas cifras a gran escala y para definir su integración práctica en el sistema de salud. Una versión clínica de la prueba podría estar disponible en los próximos años si estos avances se confirman.

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Este progreso marca un hito en la lucha contra el cáncer de ovario, generando la esperanza de un diagnóstico accesible, no invasivo y altamente confiable que podría transformar el pronóstico de las pacientes.



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