A estas conclusiones han llegado los autores de esta investigación publicada en 'Proceedings of the National Academy of Sciences'. 
El cáncer de ovario es muy difícil de diagnosticar por lo que es una enfermedad que cuánto antes se trate es fundamental.

"Nos inspiramos en muchos estudios encaminados a utilizar el ADN para detectar el cáncer", afirma el primer autor, Christian Barrett, experto en bioinformática y científico en el Instituto de Medicina Genómica de la Escuela de Medicina de la UC. 

"Pero nos preguntamos si podíamos desarrollar una prueba de detección de cáncer de ovario basada en el ARNm específico del tumor que se ha diseminado a partir de células cancerosas en el cuello uterino y puede recogerse durante una prueba rutinaria de Papanicolaou", añade el experto.

Los autores de este estudio señalan que la ventaja de utilizar mRNA del cáncer para el diagnóstico en vez de ADN es el número auténtico, ya que una célula de cáncer podría albergar sólo una o unas cuantas copias de una mutación de ADN, pero las variantes de ARNm puede producirse en cientos de miles de copias por célula.

Para determinar si se pueden utilizar los ARNm para distinguir las células de cáncer de ovario de las células normales, el equipo desarrolló un algoritmo de bioinformática personalizado y lo utilizó para extraer dos grandes bases de datos públicos de información genética, 'The Cancer Genome Atlas' (TCGA) y el 'Genotype-Tissue Expression' (GTEx), ambos patrocinados por los Institutos Nacionales de Salud.

TCGA es un catálogo de ARN y ADN a partir de 500 tumores que cubren muchos tipos de cáncer, mientras que Gtex es una base de datos de ARN y ADN a partir de muestras de tejido normal. De estos, los científicos fueron capaces de analizar datos de la secuencia de ARNm de 296 cánceres de ovario y 1.839 muestras de tejido normal.

Mediante el uso de este enfoque de la bioinformática, los investigadores identificaron seis moléculas de isoformas de ARNm que tienen la especificidad del tumor requerida para una detección temprana de diagnóstico de cáncer de ovario. 

También validaron sus resultados digitales en el mundo real mediante RT-PCR cuantitativa, una técnica de amplificación de genes, para detectar las mismas moléculas de ARNm específicas de cáncer de ovario en las células cultivadas en laboratorio.

Los autores consideran que existen limitaciones en su enfoque, incluyendo limitaciones técnicas en la detección de las isoformas de ARNm, la escasez de muestras normales de control de ovario y trompa de Falopio y la posibilidad de que las células tumorales que se difunden en el cuello uterino pueden no actuar genéticamente igual que el tumor primario.

Sin embargo, sobre la base de estos resultados iniciales prometedores, los autores recomiendan la expansión de su proceso de identificación de isoformas de ARNm específicas de tumores a los 30 tipos de tumores adicionales para los que ya existen cantidades suficientes de secuencia de ARN.