La metilación como herramienta diagnóstica

En los últimos años, el análisis de metilación del ADN se ha consolidado como una herramienta clave en el diagnóstico molecular, especialmente en la clasificación de tumores cerebrales. Las plataformas de arrays de metilación han marcado un estándar de referencia gracias a su capacidad para generar perfiles epigenéticos precisos y reproducibles, pero su uso clínico presenta limitaciones: requieren equipos especializados, tienen un coste elevado y no siempre están disponibles en los laboratorios.

Frente a ello, la secuenciación masiva (NGS) aplicada al estudio de la metilación surge como una alternativa prometedora, al aprovechar la infraestructura ya implantada en muchos centros y ofrecer mayor flexibilidad en la integración de diferentes tipos de análisis.

Una alternativa viable y precisa para entornos clínicos

Un estudio reciente liderado por el St. Jude Children’s Research Hospital ha validado con éxito una metodología innovadora basada en NGS para clasificar tumores cerebrales a partir de muestras FFPE, el tipo de muestra más habitual en la práctica clínica.

Para esta clasificación se ha empleado una estrategia que combina la conversión enzimática del ADN con captura dirigida (Target-Enriched Enzymatic Methylation Sequencing; TEEM-seq), utilizando el panel Twist Human Methylome. Esta aproximación permite obtener perfiles de metilación comparables a los generados por arrays, que hasta ahora se consideran el estándar de referencia.

El trabajo, publicado en Brain Pathology, demuestra que la metodología permite clasificar con gran fiabilidad distintos tipos de tumores cerebrales, incluso utilizando ADN degradado procedente de tejidos FFPE. Los investigadores desarrollaron un modelo de clasificación basado en redes neuronales profundas, entrenado con datos de referencia de más de 2.800 tumores. El modelo alcanzó una precisión superior al 97% y una tasa de concordancia del 100% al validarlo con muestras independientes.

Además, la correlación entre los perfiles obtenidos mediante TEEM-seq y los generados por arrays EPIC superó el 0,93, lo que indica una alta concordancia entre ambas plataformas. Esto facilita su adopción clínica sin necesidad de redefinir las bases de datos existentes.

¿Por qué es tan relevante este avance?

En la práctica clínica, muchos centros aún no han podido implementar los arrays de metilación debido a su elevado coste y al equipamiento específico que requieren. TEEM-seq ofrece una alternativa más accesible, con ventajas claras para laboratorios que ya disponen de NGS:

• Es compatible con el equipamiento de NGS ya presente en la mayoría de laboratorios clínicos, sin necesidad de escáneres de arrays.
• Aporta mayor cobertura genómica y mejor integridad del ADN, gracias a la conversión enzimática, mucho menos dañina que el bisulfito.
• Permite el análisis simultáneo de CNVs y metilación en un mismo ensayo, con capacidad para detectar incluso alteraciones focales, como amplificaciones de MYCN.
• Ofrece alta reproducibilidad entre réplicas técnicas, independientemente del lote empleado.

Consideraciones para su aplicación clínica

Para obtener resultados robustos a partir de muestras FFPE, los autores recomiendan una profundidad de secuenciación mínima de 35x, dado que este tipo de ADN suele estar degradado. Aunque el coste por muestra puede ser ligeramente superior al de los arrays, se compensa al evitar la adquisición de equipos específicos y al permitir combinar diferentes análisis genómicos en una sola prueba.

Un paso hacia la democratización de la epigenética

La posibilidad de aplicar TEEM-seq en laboratorios que ya cuentan con tecnología NGS representa un avance hacia la democratización del perfilado epigenético. Usted puede incorporar esta metodología sin necesidad de nuevas plataformas, acelerando así la implementación clínica de pruebas de alta resolución.

Además, al ser totalmente compatible con los modelos de clasificación actuales y generar resultados comparables, TEEM-seq se integra en sistemas ya existentes sin necesidad de rehacer los algoritmos de referencia.

El trabajo de Tran et al. marca un hito en la medicina personalizada: un enfoque que hace más accesible la clasificación molecular de tumores y que permite que la decisión diagnóstica dependa de la calidad de los datos y su interpretación, y no de la plataforma empleada.

¿Qué implica realmente este avance?

La validación de TEEM-seq supone un paso crucial hacia una medicina de precisión más accesible y robusta. Esta metodología ofrece perfiles de metilación fiables a partir de muestras FFPE, con resultados comparables a los arrays, pero con mayor cobertura genómica y mejor capacidad de detectar alteraciones estructurales.

Además, los resultados obtenidos son comparables a los generados por las plataformas de arrays, consideradas hasta ahora el estándar de referencia, pero con la ventaja adicional de ofrecer una mayor cobertura genómica y una mejor capacidad para detectar alteraciones estructurales, como ganancias o pérdidas de material genético.

Lo más relevante es que elimina una de las principales barreras para la aplicación clínica de la epigenética: la necesidad de adquirir equipos. Al poder implementarse directamente en laboratorios con NGS, esta tecnología acerca el diagnóstico molecular de precisión a entornos que hasta ahora no podían acceder a estas herramientas.

Bibliografía:

1. Tran QT et al. Validation of target-enriched enzymatic methylation sequencing for brain tumor classification from formalin-fixed paraffin embedded-derived DNA. Brain Pathology (2025). DOI: 10.1111/bpa.70000