El cáncer de pulmón es la principal causa de muerte por cáncer en el mundo, y en muchos casos su tratamiento depende de identificar mutaciones específicas en el ADN, como las del gen EGFR. Detectarlas hoy exige secuenciación genética: un proceso costoso, lento y que consume tejido de biopsias ya de por sí limitado.
La Universidad de Edimburgo y el NHS Lothian, con apoyo de Nvidia Academic Hardware y la Sociedad de Patología, han desarrollado una técnica llamada microscopía de imagen de tiempo de vida de fluorescencia (FLIM). El método capta señales de luz natural del tejido sin necesidad de teñirlo ni secuenciarlo, y una IA analiza esas señales en busca de los patrones asociados a las mutaciones.
Para el paciente, esto significa diagnósticos más rápidos y tratamientos dirigidos con menor demora; para el sistema sanitario, un análisis potencialmente más económico que preserva tejido de biopsia para pruebas posteriores, algo clave cuando los programas de cribado detectan cada vez más casos en fases tempranas.
El estudio, publicado en Cancer Research, logró distinguir con alta precisión los dos tipos de mutación EGFR más relevantes para decisiones terapéuticas. El equipo trabaja ahora en la validación clínica y en extender la plataforma a otros tipos de cáncer.
Artículo escrito por el equipo de redacción de Redacción Médica
22/07/2026
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