Las pruebas de detección temprana multicanal (MCED, por sus siglas en inglés) son tecnologías innovadoras que detectan biomarcadores asociados a cáncer a partir de una muestra de sangre única, abarcando varios tipos de tumores. Dada la escasez de datos clínicos longitudinales sobre la frecuencia óptima de estas pruebas, la modelización se vuelve esencial para orientar los intervalos de cribado más prometedores.

Brian Rous y colaboradores, de instituciones del Reino Unido y EE. UU., analizaron cómo diferentes frecuencias de cribado con test MCED influyen en el estadio del cáncer al momento del diagnóstico y en la mortalidad asociada. Para ello, emplearon un modelo de simulación que analizó el tiempo de detección y los niveles de mortalidad bajo diferentes esquemas de cribado. Los intervalos estudiados variaron de 6 meses a 3 años, con un enfoque particular en los programas anual y bienal.

Se analizaron dos escenarios de crecimiento tumoral: uno de evolución rápida, en el que el tumor permanece en estadio I durante 2 a 4 años, y otro de crecimiento rápido y agresivo, con una permanencia en esa etapa de 1 a 2 años. En ambos casos, los tiempos de permanencia en etapas sucesivas se reducirían progresivamente.

Los resultados revelaron que, en el escenario de crecimiento tumoral rápido, el cribado anual lograba un mejor rendimiento diagnóstico, identificando 370 señales adicionales al año por cada 100.000 personas cribadas, y reducía en un 49% los diagnósticos en estadios avanzados, así como en un 21% las muertes a los cinco años. Por su parte, el cribado bienal presentó un impacto similar, pero menos pronunciado. Aunque el cribado anual consiguió prevenir más muertes en cinco años, el esquema bienal mostró un mayor valor predictivo positivo (54% frente a 43%) y fue más eficiente por prueba realizada.

En resumen, agregar el test MCED al cribado tradicional, sin importar la frecuencia, podría ayudar a mejorar los resultados para los pacientes. Los cálculos realizados muestran que hacer cribado cada año ofrece mayores ventajas que hacerlo cada dos. La forma en que el modelo responde a diferentes intervalos puede ayudar a definir las mejores frecuencias para realizar estas pruebas y guiar futuras investigaciones clínicas.