Gracias a algoritmos de aprendizaje automático, un equipo de la Universidad de Ginebra (UNIGE) ha identificado por primera vez todas las bacterias presentes en el intestino humano con un nivel de detalle que permite comprender la importancia fisiológica de los distintos subgrupos microbianos. Este inventario permitió luego detectar la presencia de un cáncer colorrectal según los subgrupos de bacterias presentes en simples muestras de heces, un método no invasivo y de bajo coste.
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Las aplicaciones potenciales son amplias, desde el diagnóstico de otros cánceres hasta una mejor comprensión de los vínculos entre el microbioma intestinal y la salud. Estos resultados se publican en Cell Host & Microbe.
El cáncer colorrectal suele diagnosticarse en una fase avanzada, cuando quedan pocas opciones de tratamiento. Esto subraya la importancia de desarrollar herramientas de diagnóstico más sencillas y menos invasivas, especialmente ante un aumento de casos aún inexplicado en adultos jóvenes. Ahora bien, aunque el papel del microbioma intestinal en el desarrollo del cáncer colorrectal se conoce desde hace tiempo, pasar de la investigación básica a la práctica médica sigue siendo complejo. De hecho, distintas cepas de una misma especie bacteriana pueden tener efectos opuestos, algunas favoreciendo la enfermedad y otras sin ningún efecto.
El mismo método permitirá desarrollar herramientas de diagnóstico no invasivas para muchas otras enfermedades.
"En lugar de basarnos en el análisis de las distintas especies que componen el microbioma, que no es lo suficientemente detallado para captar todas las diferencias, o en el de las cepas bacterianas, que varían mucho de un individuo a otro, hemos centrado nuestra investigación en un nivel intermedio del microbioma: las subespecies", explica Mirko Trajkovski, profesor titular del Departamento de Fisiología Celular y Metabolismo y del Centro de Diabetes de la Facultad de Medicina de la UNIGE, quien dirigió esta investigación.
"La escala de las subespecies es específica y permite comprender las diferencias de funcionamiento de las bacterias y cómo contribuyen a enfermedades como el cáncer, a la vez que es lo suficientemente general para detectar estos cambios entre distintos grupos de individuos, poblaciones o países."
Con la ayuda del aprendizaje automático
El primer paso consistió en analizar enormes cantidades de datos. "Como bioinformático, el desafío era proponer un enfoque innovador para analizar datos masivos", recuerda Matija Trickovic, doctorando en el laboratorio de Mirko Trajkovski y primer autor de este trabajo. "Logramos desarrollar el primer catálogo completo de subespecies del microbioma intestinal humano, así como un método preciso y eficaz para explotar esta mina de información en investigación y en el ámbito clínico."
Al combinar este catálogo con datos clínicos existentes, los científicos desarrollaron un modelo capaz de predecir la presencia de un cáncer colorrectal únicamente a partir de las bacterias presentes en muestras de heces. "Aunque confiábamos en nuestra estrategia, los resultados fueron sorprendentes", se entusiasma Matija Trickovic. "Nuestro método detectó el 90% de los cánceres, un resultado muy cercano a la tasa de detección del 94% obtenida por colonoscopia, y superior a todos los métodos de detección no invasivos actuales."
Al integrar más datos clínicos, este modelo podrá ganar aún más precisión e igualar a la colonoscopia. Podría convertirse en una herramienta de cribado rutinario y facilitar la detección precoz del cáncer colorrectal, que luego se confirmaría mediante colonoscopia, pero solo en un número reducido de pacientes.
Múltiples aplicaciones posibles
Un primer ensayo clínico comenzará en colaboración con los Hospitales Universitarios de Ginebra (HUG) para determinar con más precisión los estadios y las lesiones cancerosas que esta tecnología logra detectar.
Sin embargo, las aplicaciones posibles van más allá del cáncer colorrectal. Al estudiar las diferencias entre las subespecies de una misma especie bacteriana, los científicos pueden ahora identificar los mecanismos de acción mediante los cuales el microbioma intestinal influye en la salud humana. "El mismo método permitirá desarrollar herramientas de diagnóstico no invasivas para muchas otras enfermedades a partir de un solo análisis del microbioma", concluye Mirko Trajkovski.