Un nuevo modelo de inteligencia artificial basado en la metilación del ADN está permitiendo clasificar tumores cerebrales en pacientes pediátricos mediante biopsia líquida, según un estudio publicado en Nature Cancer. El modelo, llamado M-PACT, fue desarrollado por investigadores del St. Jude Children’s Research Hospital y utiliza el ADN libre de células del líquido cefalorraquídeo para detectar patrones de metilación, variaciones en el número de copias y realizar una descomposición celular basada en metilación. Este enfoque permite identificar y clasificar tumores incluso con entradas de ADN subnanogramo, superando las limitaciones de sensibilidad de las biopsias líquidas tradicionales. Además, M-PACT puede aplicarse durante el tratamiento y el seguimiento para monitorear la evolución tumoral.
En otro avance relacionado, un modelo de aprendizaje automático que analiza patrones de metilación en sitios CpG del ADN ha demostrado predecir con precisión el origen de diversos tipos de cáncer en pacientes con cáncer de origen desconocido (CUP). Este enfoque, que utiliza las «huellas» de metilación del ADN como biomarcadores, permite identificar el sitio primario de tumores metastásicos, lo que podría guiar decisiones terapéuticas más precisas en casos donde el origen del cáncer es difícil de determinar.
