Prueba de sangre no detecta el cáncer de ovario en algunas pacientes, según estudio

Un análisis de sangre común puede no detectar el cáncer de ovario en algunas pacientes negras y nativas estadounidenses, retrasando su tratamiento, según un nuevo estudio en Estados Unidos. Es el ejemplo más reciente de pruebas médicas que contribuyen a las disparidades en la atención médica.

Los investigadores están trabajando para descubrir este tipo de sesgos en la medicina. Recientemente, las acciones de la administración Trump contra las políticas de diversidad, equidad e inclusión han puesto en peligro dicha investigación, ya que las universidades reaccionan a la presión política y las agencias federales revisan las subvenciones buscando proyectos que violen las órdenes del presidente.

Las mujeres nativas estadounidenses tienen la tasa más alta de cáncer de ovario. Las mujeres negras con cáncer de ovario tienen tasas de supervivencia más bajas en comparación con las mujeres blancas. Detectar el cáncer de ovario con anticipación puede llevar a mejores posibilidades de supervivencia.

El nuevo estudio, apoyado por subvenciones del Instituto Nacional del Cáncer de Estados Unidos y publicado el jueves en JAMA Network Open, examinó una prueba llamada CA-125. La prueba mide un marcador tumoral en la sangre, y los médicos la utilizan para determinar si una mujer con un bulto sospechoso debe ser referida a un especialista en cáncer.

Los médicos dependen de la prueba durante las evaluaciones iniciales, por lo que entender lo que significan los resultados para personas de diferentes razas y etnias es crucial, dijo la doctora Shannon Westin del Centro de Cáncer MD Anderson en Houston, quien no participó en la investigación.

“Este es un ejemplo perfecto de trabajo que absolutamente necesitaba ser estratificado según la raza y la etnicidad”, afirmó Westin. Los hallazgos alertan a los médicos de que no deben sentirse totalmente tranquilos con un resultado normal de la prueba, expresó.

Hasta ahora, se desconoce por qué la prueba no funciona de manera uniforme en todos los grupos. Los investigadores sospechan que tiene algo que ver con una variación genética inofensiva que es más común en personas de ascendencia africana, caribeña, del Oriente Medio y de las Indias Occidentales.

Los estudios iniciales de la prueba, publicados en la década de 1980, no registraron las razas de las personas, pero se realizaron principalmente en poblaciones blancas.

La prueba tampoco es perfecta para las mujeres blancas, dijo la autora principal, la doctora Anna Jo Smith de la escuela de medicina de la Universidad de Pensilvania.

“Pero si tenemos un peor rendimiento en ciertos grupos, entonces podríamos estar contribuyendo aún más a las disparidades en la derivación, disparidades en el tratamiento, y en última instancia podríamos estar contribuyendo a la menor supervivencia en mujeres negras con cáncer de ovario”, comentó Smith.

Los investigadores analizaron datos de más de 200.000 mujeres con cáncer de ovario desde 2004 hasta 2020 que se habían realizado una prueba de sangre CA-125.

Las pacientes negras y nativas estadounidenses tenían un 23% menos de probabilidades de tener un nivel elevado de CA-125 al diagnóstico de cáncer de ovario en comparación con las pacientes blancas, lo que sugiere que los umbrales actuales están establecidos demasiado altos.

Los investigadores también encontraron que las pacientes con resultados falsos negativos comenzaron la quimioterapia en promedio nueve días más tarde que aquellas con niveles elevados. Eso podría marcar la diferencia para algunas pacientes, señaló Smith.

La semana pasada, Smith y sus colegas presentaron un trabajo en una reunión de la Sociedad de Oncología Ginecológica proponiendo un nuevo umbral más bajo para la prueba de sangre que funcionaría mejor en todas las poblaciones. El trabajo podría llevar a cambios en las directrices.

“Los nuevos umbrales para la derivación asegurarán que todas las pacientes reciban atención rápida cuando se sospeche cáncer de ovario”, afirmó Smith.

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Esta historia fue traducida del inglés por un editor de AP con la ayuda de una herramienta de inteligencia artificial generativa.

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