Medicina
Un hallazgo sobre el caos genético del cáncer augura tratamiento para los casos más graves
El estudio, hecho por científicos españoles en colaboración con un prestigioso centro de Cambridge, arroja esperanza para precisar los diagnósticos y personalizar los tratamientos | Se podrán beneficiar hasta el 80 por ciento de los pacientes oncológicos
Las terapias contra el cáncer son cada vez más específicas, por eso, conocer con detalle el trasfondo genómico de cada tumor es esencial para hacer diagnósticos más precisos y tratamientos personalizados, algo que hasta ahora era muy difícil en los cánceres más agresivos.
Ahora, un equipo internacional de investigadores liderados por el español Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas (CNIO) y el Cancer Research UK Cambrigde Institute, ha desarrollado un método para descifrar el 'caos' genético de los cánceres más mortales y usar esa información para tratarlos de una manera mucho más eficaz.
El método, descrito hoy en un artículo publicado en la revista 'Nature', ayuda a detectar 'huellas' en el genoma de los tumores que permiten saber qué mutaciones genéticas han causado el cáncer, algo que ayudará a identificar los puntos débiles del tumor a los que debe dirigirse cada tratamiento.
La investigación, codirigida por Geoff Macintyre, del CNIO, y Florian Markowetz, del Cancer Research UK Cambridge Institute (Reino Unido), ha sido realizada junto a Bárbara Hernando, también del CNIO, y a otros científicos de centros británicos, canadienses, belgas y alemanes.
El trabajo descifra la llamada 'inestabilidad cromosómica', una de las señas de identidad de los cánceres más agresivos.
En condiciones normales, las células del cuerpo, al dividirse, se aseguran de que las células hijas tengan el número correcto de cromosomas pero las células del cáncer, por el contrario, suelen presentar pérdidas o ganancias de fragmentos cromosómicos o de cromosomas enteros, un 'caos genético' que sobre todo se produce en los cánceres más graves. De hecho, cuanto mayor es la inestabilidad genómica del tumor, más avanzado suele estar el cáncer, y peor es el pronóstico y la resistencia a las terapias.
Causas variadas
Este fenómeno biológico es muy complejo porque tiene causas variadas y ocasiona múltiples consecuencias y por eso, hasta ahora, cuando se descubre un tumor, el diagnóstico solo señala si el cáncer es de alta o baja inestabilidad cromosómica, sin analizar el alcance ni las causas de esa inestabilidad. Y eso es precisamente lo que ha cambiado este trabajo: permite conocer en profundidad cada tumor, caracterizar las causas, la diversidad y el alcance de la inestabilidad cromosómica de los casos más graves, lo que posibilitará que tanto el diagnóstico como el tratamiento sean mucho más precisos.
Hasta ahora, medicina personalizada o de precisión solo beneficiaba al 5 por ciento de los pacientes, porque en los tumores con alta inestabilidad cromosómica, no tienen un solo gen defectuoso sino muchos, por eso no era posible usar este tipo de medicina de forma eficaz.
Pero con el nuevo método, "podemos decodificar e interpretar el ADN de estos tumores complejos y así poder seleccionar el tratamiento más óptimo para cada paciente", asegura Bárbara Hernando. "Calculamos que hasta un 80% de los pacientes oncológicos podrán beneficiarse de este descubrimiento, sobre todo aquellos que tienen cánceres con mayor tasa de mortalidad como el de ovario, páncreas, pulmón o esófago", puntualiza la investigadora.
"Nuestros biomarcadores pueden prever la eficacia que van a tener las terapias sobre un tumor concreto. Para obtener estos patrones de los diferentes caos genómicos, hemos analizado la inestabilidad cromosómica de 7.880 muestras de tumores de 33 tipos de cáncer diferentes", subraya Macyntire.
El grupo que ha realizado esta investigación ha puesto en marcha una empresa, 'spin off', llamada Tailor Bio, radicada en el Reino Unido y que ha licenciado una patente sobre este método.
La intención de los investigadores con estos pasos es que este avance comience a ser utilizado en la práctica clínica lo antes posible.
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