UN CATÁLOGO DE TIPOS DE CÁNCER QUE PERSONALIZA EL TRATAMIENTO

En un artículo publicado en la revista Cell

Célula de un cáncer de cabeza y cuello, atacada por dos glóbulos blancos. Foto: NCI

ESPAÑA (ANB / tomada de: el país).- Los investigadores que tratan de entender el comportamiento del cáncer para combatirlo tienen momentos de desesperación. 

Aunque hay solo una palabra para referirse a ese enemigo, tiene docenas de rostros. Los tumores que invaden distintos órganos tienen características diferentes, incluso un cáncer de una misma persona en una misma región puede parecer diferente dependiendo de si la muestra se toma en un lugar o a unos pocos centímetros de distancia. Para combatir ese mal, los científicos, ayudados de los nuevos sistemas de gestión de cantidades ingentes de datos, están tratando de agrupar sus distintas versiones en categorías menores, con el fin de buscar debilidades específicas. Este es uno de los objetivos de lo que se ha bautizado como medicina personalizada: no se trata de que traten el cáncer, en general, sino la enfermedad particular del paciente concreto.

Esta semana, un equipo internacional de científicos ha presentado un trabajo con el que se quiere avanzar en esta dirección. Liderado por el Instituto Sanger del Reino Unido, han trabajado combinando cuatro conceptos clave en el análisis de cánceres: el tipo de tumor concreto, el gen determinado, un tipo de lesión molecular concreta o el efecto de un fármaco particular. En un artículo publicado en la revista Cell, explican cómo tomaron 1.000 líneas celulares de cáncer derivadas de 29 diferentes tipos celulares y distintos órganos para analizar simultáneamente las alteraciones genéticas, epigenéticas y de expresión y ver cómo reaccionaban ante 265 medicamentos antitumorales. Esta información se comparó además con el efecto de esos fármacos en 11.000 tumores extirpados a pacientes. Los autores, empleando sistemas de computación, observaron que la combinación de datos empleada permite predecir qué tipo de lesiones predisponen a responder ante determinados fármacos. Toda la información obtenida está disponible en internet y es accesible para todo el que la necesite.

Se probaron 265 fármacos en más de 11.000 tumores extirpados a pacientes.

Manel Esteller, director del Programa de Epigenética y Biología del Cáncer del Instituto de Investigaciones Biomédicas de Bellvitge (IDIBELL) y coautor del estudio, explica que un trabajo como este acelerará la investigación científica desde varios puntos de vista. “Un investigador en un laboratorio estudiando un oncogen en particular podrá ahora ver si las mutaciones de esa proteína convierten a un tumor en más sensible a un fármaco. Un químico o farmacéutico que está estudiando una molécula con potencial de convertirse en un fármaco podrá ver moléculas similares y predecir contra qué tipo de tumores serán más específicas esas sustancias”, ejemplifica el científico catalán. “Un oncólogo podrá también pensar en añadir marcadores moleculares específicos (mutación del gen A, metilación del gen B) en sus ensayos clínicos de nuevos fármacos antitumorales para encontrar el subgrupo de pacientes que va a responder bien a ese fármaco”, añade.

Este estudio, financiado por la Fundación Cellex en el caso español y por el Wellcome Trust en el caso británico, es un ejemplo más de las posibilidades que ofrece el Big Data, los recursos computacionales que permiten dar sentido a las ingentes cantidades de datos surgidas de nuevas tecnologías como la secuenciación genómica masiva. Esteller explica que cada vez se va “extraer más información de los tumores que será filtrada por especialistas para que al oncólogo le lleguen los datos que puedan ser aplicados al paciente que tenga delante”.

Durante los próximos meses, los autores del estudio también planean analizar “la existencia de heterogeneidad intratumoral, es decir, que no todas las partes de un mismo tumor de un mismo paciente sean iguales”, apunta Esteller. Este tipo de análisis servirá para mejorar las terapias que emplean combinaciones de fármacos para atacar distintas vías celulares alteradas de los tumores en un mismo individuo.