Biomarcadores da saliva para diagnosticar câncer de mama!!!

Em clima de outubro rosa, vamos postar alguns estudos e casos sobre Câncer de Mama para atualizar e conscientizar a todos! 🎀🦀

Um artigo do início do ano (publicado em janeiro de 2022) descreve biomarcadores da saliva para diagnosticar câncer de mama! 🤤

Imaginem, se apenas coletando a saliva (um método tão fácil, que não causa dor, que não é invasivo) já podermos fazer o diagnóstico!l? 💧🔬

A avaliação pode possibilitar diagnóstico precoce, podendo ser utilizada antes mesmo do aparecimento de sinais clínicos do câncer. E ainda pode ser utilizada para avaliar, rastrear, diagnosticar e acompanhar o câncer de mama - mas ainda é preciso determinar quais biomarcadores salivares fornecem a sensibilidade e especificidade necessária para a detecção.

Foi realizada uma revisão sistemática com meta-análise regressiva onde foram avaliados 14 estudos publicados entre os anos 2000 e 2021, com total de 8.639 pacientes (4.149 pacientes com câncer de mama e 4.490 pacientes sem câncer de mama).

Os biomarcadores salivares tiveram resultados variados de bons a excelentes no diagnóstico de câncer de mama, indicando um valor 2,58 vezes maior de chance da paciente com câncer de mama ter o teste positivo quando comparadas com o grupo controle saudável.

Comparando todos os padrões de avaliação, os pesquisadores concluíram que a proteômica salivar (tipo de biomarcador avaliado) é o melhor método de avaliação, revelando maior sensibilidade e especificidade no diagnóstico do câncer.

A saliva, como um biomarcador não invasivo é promissor, pode diferenciar pacientes com câncer de mama daquelas que estão saudáveis, chegando a 85% de confiança, sugerindo que o teste pode ser utilizado na triagem do câncer de mama - porém, mais estudos devem ser feitos evitando efeitos que possam interferir no resultado como etnia, idade, estilo de vida e estágio da doença.

📄Artigo: “Salivary biomarkers in breast cancer diagnosis: A systematic review and diagnostic meta‐analysis”

💻Link para baixar o artigo gratuitamente: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC9249990/

Boa leitura!!! 🤓