Un estudio reciente liderado por el St. Jude Children’s Research Hospital ha validado con éxito una nueva metodología basada en secuenciación masiva (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 usado una metodología que combina la conversión enzimática del ADN con captura dirigida (Target-Enriched Enzymatic Methylation Sequencing; TEEM-seq) gracias al panel Twist Human Methylome. Los investigadores han conseguido obtener perfiles de metilación comparables a los generados por las técnicas de arrays, actualmente consideradas el estándar de referencia.
Una alternativa viable y precisa para entornos clínicos
El estudio, publicado en Brain Pathology, demuestra que esta metodología permite clasificar con alta 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, que 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 por el panel de Twist y los arrays EPIC superó el 0,93. Esto indica que los datos generados por ambas plataformas son compatibles, facilitando así la adopción de esta nueva tecnología sin necesidad de redefinir bases de datos clínicas ya existentes.
¿Por qué es tan relevante este avance?
En la práctica clínica, muchas unidades aún no han podido implementar los arrays de metilación debido a su alto coste y al equipamiento específico que requieren. TEEM-seq ofrece una solución accesible, por las siguientes características:
- Es compatible con equipamiento de NGS implementado de forma rutinaria en la práctica clínica, sin necesidad de adquirir escáneres de arrays o instrumental específico.
- Se obtiene una 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 solo ensayo, con buena resolución incluso para alteraciones focales como amplificaciones de MYCN.
- Consiguiendo una alta reproducibilidad entre réplicas técnicas, independientemente del lote empleado en cada tanda.
Consideraciones para su aplicación clínica
Para obtener resultados fiables en muestras FFPE, los autores recomiendan alcanzar una profundidad de secuenciación de al menos 35x, debido a la calidad intrínsicamente menor de este tipo de ADN. Aunque el coste por muestra puede ser ligeramente superior al de las arrays, se compensa al evitar la necesidad de invertir en nuevos equipos, y al ofrecer mayor flexibilidad para combinar análisis genómicos en una sola prueba.
Un paso hacia la democratización de la epigenética
La posibilidad de aplicar TEEM-seq en laboratorios que ya disponen de tecnología de secuenciación podría acelerarla expansión del perfilado epigenético como herramienta de diagnóstico de alta resolución. Este avance resulta especialmente relevante en entornos con recursos limitados o sin acceso a escáneres de arrays.
Además, al ser compatible con los modelos de clasificación actuales y proporcionar resultados comparables, TEEM-seq permite integrar sus datos en sistemas ya existentes sin rehacer los modelos desde cero.
El trabajo realizado por Tran et al. representa un hito hacia una medicina personalizada más accesible, en la que la clasificación molecular de tumores no dependa del tipo de plataforma, sino de la calidad de los datos y su interpretación clínica.
¿Qué implica realmente este avance?
La validación de esta tecnología supone un paso importante hacia una medicina más accesible y precisa en el ámbito del diagnóstico molecular de tumores cerebrales. Este nuevo enfoque permite obtener perfiles de metilación fiables incluso a partir de muestras FFPE, que son las más utilizadas en clínica, gracias a un método robusto, reproducible y compatible con la práctica rutinaria.
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 este avance elimina una de las principales barreras para la implementación clínica del perfilado epigenético: la necesidad de equipamiento específico ya que puede aplicarse directamente en laboratorios que ya cuentan con secuenciadores NGS, facilitando así su adopción en muchos más centros y acercando el diagnóstico molecular de precisión a entornos que, hasta ahora, no tenían acceso a estas herramientas.
Bibliografía:
- 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
