AACR: el modelo que analiza la metilación de CpG predice el origen del cáncer

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Por Elana Gotkine HealthDay Reporter

Revisado médicamente por Carmen Pope, editora médica senior, B. Pharm. Última actualización el 22 de abril de 2026.

vía HealthDay

MIÉRCOLES, 22 de abril de 2026: una firma de metilación basada en CpG combinada con regresión de crestas permite una clasificación multicáncer altamente precisa en pacientes con cánceres de origen primario desconocido, según un estudio presentado en la reunión anual de la Asociación Estadounidense para la Investigación del Cáncer, celebrada del 17 al 22 de abril en San Diego.

Marco A. De Velasco, Ph.D., de la Facultad de Medicina de la Universidad de Kindai en la ciudad de Sakai, Japan y sus colegas desarrollaron y validaron un modelo de predicción para la clasificación de tipos de cáncer basado en un conjunto específico de sitios CpG utilizando datos de metilación de 7476 pacientes de 21 tipos de cáncer. Los datos se dividieron en cohortes de entrenamiento y de prueba. Las regiones CpG se identificaron aplicando un enfoque de selección de características híbridas que combina valores de Shapley y aumento de gradiente; El rendimiento del modelo se evaluó en la cohorte de prueba. La validación independiente se realizó utilizando datos de 31 casos que representan 17 tipos de cáncer.

Los investigadores seleccionaron 1000 regiones CpG. Entre los modelos probados, el mejor rendimiento se logró con la regresión de crestas, con una precisión de clasificación (CA) del 95,4 por ciento, un área bajo la curva característica operativa del receptor (AUC) de 0,998, una puntuación F1 de 0,953 y un coeficiente de correlación de Matthews (MCC) de 0,951 promediado entre las clases de la cohorte de entrenamiento. En la cohorte de prueba, el rendimiento fue del 94,7 por ciento CA, 0,998 AUC, 0,945 F1 y 0,943 MCC, y el rendimiento en la validación independiente fue del 87,1 por ciento CA, 0,9993 AUC, 0,847 F1 y 0,867 MCC. Se identificaron veinte grupos distintos de Lovaina en un análisis no supervisado, lo que destaca la heterogeneidad entre los tipos de cáncer.

"Nuestros hallazgos sugieren que los enfoques basados ​​en el ADN pueden ayudar a identificar dónde puede haber comenzado un cáncer, incluso cuando el tumor original no es visible", dijo De Velasco en un comunicado.

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Fuente: HealthDay

Al corriente : 2026-04-23 02:08

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