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Las herramientas y técnicas que permiten la detección temprana del cáncer tienen el potencial de mejorar las tasas de supervivencia, ya que las opciones de tratamiento tienen más probabilidades de éxito. No obstante, las herramientas de cribado temprano basadas en la biopsia líquida plantean desafíos tanto biológicos como analíticos debido a la escasa dispersión del ADN tumoral y a la baja sensibilidad analítica de muchos de los enfoques existentes. El enriquecimiento basado en la captura híbrida de regiones metiladas diferencialmente, en combinación con los enfoques de la biología computacional y el aprendizaje automático, permite a los investigadores superar estos retos, proporcionando un análisis altamente eficiente y uniforme de las dianas de interés, lo que conduce a la identificación temprana y precisa de las señales de cáncer.
