Una firma de miRNA no invasiva y de detección para el cáncer gastrointestinal (MiGIC)

En este estudio, estableceremos una cohorte retrospectiva internacional multicéntrica integral que consistirá en muestras de sangre periférica de pacientes con cánceres gastrointestinales principales, incluyendo carcinoma hepatocelular (HCC), colangiocarcinoma (CCA), adenocarcinoma ductal pancreático (PDAC), carcinoma de células escamosas de esófago (ESCC), cáncer gástrico (GC) y cáncer colorrectal (CRC), así como controles no malignos. Se realizará secuenciación de pequeños ARN para obtener perfiles de expresión de miRNA circulante de alta resolución.

Durante la fase de descubrimiento, aplicaremos preprocesamiento riguroso, normalización, corrección de efectos por lotes y análisis de expresión diferencial para identificar miRNAs circulantes asociados con la transformación maligna en los diferentes tipos de cáncer gastrointestinal. Posteriormente, se empleará selección de características basada en aprendizaje automático (por ejemplo, LASSO, mRMR y selección por conjunto) y construcción de clasificadores (por ejemplo, SVM, Random Forest, XGBoost) para derivar un panel de miRNA mínimo y robusto que discrimine óptimamente entre cáncer y no cáncer.

En la fase de modelado y evaluación, la firma de miRNA identificada se someterá a entrenamiento y validación internacional multicéntrica, asegurando la reproducibilidad entre regiones geográficas, plataformas de secuenciación y datos demográficos clínicos. Más allá de la clasificación binaria, evaluaremos adicionalmente la capacidad del panel para distinguir entre diferentes subtipos de cáncer gastrointestinal, apoyando el diagnóstico diferencial y la inferencia del origen tumoral. El rendimiento del modelo se evaluará utilizando AUROC, sensibilidad en umbrales de especificidad clínicamente relevantes, capacidad de detección específica por estadio (con énfasis en tumores en etapa temprana) y calibración en cohortes independientes.

A través de este pipeline secuencial de descubrimiento → modelado → validación multicéntrica, nuestro objetivo es construir un panel no invasivo de miRNA circulante capaz de (1) distinguir con precisión entre individuos con cáncer y sin cáncer y (2) diferenciar múltiples tipos de cáncer gastrointestinal, proporcionando así una herramienta clínicamente escalable para la detección temprana y el cribado a nivel poblacional.