Detectar el cáncer de pulmón exhalando

🩺 Una detección precisa y temprana es crucial para mejorar el pronóstico y el manejo del cáncer de pulmón. Sin embargo, el diagnóstico actual a menudo implica procedimientos invasivos como la PET-CT, broncoscopias o biopsias, que pueden complicarse por la manifestación del tumor, su ubicación o la presencia de comorbilidades (especialmente relacionadas con el tabaquismo). Esto puede llevar a retrasos en el diagnóstico y un aumento en el número de procedimientos invasivos, especialmente en casos benignos o en etapas tempranas. La necesidad de una herramienta diagnóstica no invasiva, rentable y de punto de atención es evidente.

👃 La tecnología de la nariz electrónica (eNose) emerge como una solución prometedora. Estas plataformas metabolómicas analizan los compuestos orgánicos volátiles (COVs) en el aliento exhalado, que reflejan procesos metabólicos y cambios patofisiológicos. Al aplicar algoritmos de reconocimiento de patrones, las eNoses generan "perfiles de aliento" como biomarcadores multidimensionales, ofreciendo probabilidades numéricas de la presencia o ausencia de condiciones clínicas específicas, sin necesidad de identificar COVs individuales.

 🌍 Validación de eNose en el mundo real

Este estudio multicéntrico, prospectivo y de validación externa incluyó a 364 participantes (y 31 en una segunda cohorte) con sospecha clínica y/o radiológica de cáncer de pulmón, reclutados en clínicas ambulatorias de oncología torácica en los Países Bajos entre marzo de 2019 y noviembre de 2023. El objetivo principal fue validar un modelo eNose previamente publicado para la detección de cáncer de pulmón en pacientes con EPOC y evaluar el rendimiento diagnóstico de este modelo original y un nuevo modelo eNose (SpiroNose) diseñado específicamente para la población objetivo.

🌫️ Cómo Funciona SpiroNose:

La SpiroNose utiliza siete sensores semiconductores de óxido metálico de reacción cruzada, duplicados tanto en el interior como en el exterior del dispositivo, para capturar un amplio espectro de COVs en el aire exhalado y en el ambiente, permitiendo una corrección precisa del fondo. El protocolo de recolección de aliento incluyó:

• 🌬️ Respiraciones a volumen corriente

• 💨 Maniobra de capacidad inspiratoria hasta la capacidad pulmonar total

• ⏸️ Apnea de 5 segundos 

• 🧘‍♀️ Exhalación lenta hasta el volumen residual

🎯 Datos precisos

La detección precisa fue consistente en todas las características tumorales, estadio de la enfermedad, centros de diagnóstico y características clínicas. Esto incluye localización, tamaño, histología y estadio.

🫁 Perspectivas de la clínica:

La implementación del análisis con eNose podría evitar la realización de procedimientos diagnósticos invasivos innecesarios en aproximadamente el 75% de los individuos con un diagnóstico benigno, con un riesgo de solo 5-6% de pasar por alto un diagnóstico de cáncer de pulmón en clínicas ambulatorias de oncología torácica.

Los datos no se vieron afectados por factores clínicos como la edad, el sexo, el IMC, el tabaquismo o el uso de medicamentos, lo que sugiere la generalizabilidad y aplicabilidad de la eNose en la práctica clínica rutinaria. La combinación de COVs fue lo que permitió la discriminación entre individuos con y sin cáncer de pulmón, respaldando el uso de la tecnología basada en el reconocimiento de patrones para enfermedades con mecanismos biológicos complejos.

🕵️‍♀️ Hacia la detección no invasiva

El estudio confirma que el análisis del aliento exhalado con eNose permite una detección precisa y fiable del cáncer de pulmón en clínicas ambulatorias de oncología torácica. La capacidad de detección del cáncer de pulmón independientemente de las características del tumor, el estadio de la enfermedad, el centro de diagnóstico y las características clínicas, la posiciona como un biomarcador diagnóstico invaluable.

Al acelerar el proceso diagnóstico, la eNose podría aumentar el número de pacientes con cáncer de pulmón en estadio I que se benefician de radioterapia estereotáctica, minimizando los riesgos de complicaciones graves. Este avance es un paso crucial hacia la implementación de esta valiosa herramienta diagnóstica no invasiva en la práctica clínica rutinaria. Futuras investigaciones se centrarán en su utilidad en el cribado y su combinación con evaluaciones clínicas y radiológicas para mejorar el pronóstico y el manejo de los pacientes.