La secuenciación del genoma completo podría permitir el tratamiento personalizado del cáncer

La secuenciación del genoma completo podría permitir el tratamiento personalizado del cáncer

La secuenciación completa del genoma de las células tumorales podría ayudar a predecir el pronóstico del cáncer de un paciente y ofrecer pistas para identificar el tratamiento más efectivo, sugiere un estudio internacional publicado hoy en Nature Medicine elaborado por la Universidad de Cambridge.

Nuestro ADN, el genoma humano , se compone de una serie de moléculas conocidas como nucleótidos. Estos están representados por las letras A, C, G y T. A veces, se producen cambios en la «ortografía» de nuestro ADN; una A se convierte en una G, por ejemplo. Estos cambios, conocidos como mutaciones, pueden ser causados ​​por una serie de factores, algunos espontáneos, otros ambientales, como la exposición al humo del tabaco o la luz ultravioleta, y todos dejan firmas características en el genoma.

A medida que las células se dividen y multiplican, hacen copias de su ADN, por lo que se reproducirán los errores ortográficos. Con el tiempo, la cantidad de errores se acumula, lo que lleva a un crecimiento celular incontrolado: el desarrollo de tumores.

La secuenciación del genoma completo (WGS) es una técnica que consiste en leer el plano genético completo de una célula cancerosa y compararlo con las células sanas de un paciente para ver cómo ha mutado el ADN. Al estudiar todas las mutaciones presentes en un genoma completo del cáncer y buscar todas las firmas en ellas, es posible identificar los diversos factores que han actuado sobre el tumor.

Para comprender si WGS podría ser útil en un entorno clínico , los investigadores de Cambridge se asociaron con colegas en Suecia que ejecutan un proyecto para toda la población llamado SCAN-B, que ha estado reclutando a todas las mujeres diagnosticadas con cáncer de mama en el sur de Suecia desde 2010. Esto fue crítico ya que SCAN-B tiene una gran cantidad de datos de resultados clínicos.

Esta colaboración internacional de investigadores utilizó WGS para analizar tumores de pacientes que habían sido diagnosticados con cáncer de seno triple negativo. Estos cánceres se llaman así porque carecen de tres moléculas clave conocidas como receptores. Representan alrededor del 9% de los cánceres de seno y están asociados con resultados más pobres. También son más comunes entre las mujeres con ascendencia africana y asiática.

«La secuenciación del genoma completo nos da una visión completa del genoma del cáncer. Revela muchas cosas que no podíamos ver previamente, porque simplemente no las buscamos», explica la Dra. Serena Nik-Zainal de la Unidad de Cáncer del Consejo de Investigación Médica en la Universidad de Cambridge, quien dirigió el estudio.

«Tener un mapa completo del genoma del cáncer para cada paciente nos ayuda a comprender qué ha causado el tumor de cada paciente y tratar a cada individuo de manera más efectiva. Anteriormente, era como viajar con solo un mapa limitado, pero ahora, con la secuenciación completa del genoma nosotros tener un mapa mucho mejor y más detallado y conocer la mejor ruta para llegar a nuestro destino «.

Luego, los investigadores aplicaron un algoritmo de aprendizaje automático llamado HRDetect, que habían desarrollado previamente para identificar tumores con firmas causadas por mutaciones en los genes BRCA1 o BRCA2. Tener una variante de cualquiera de estos dos genes aumenta enormemente el riesgo de un individuo de desarrollar cáncer de seno y se ha desarrollado una clase relativamente nueva de medicamentos contra el cáncer llamados inhibidores de PARP específicamente para estos tumores. Los puntajes de HRDetect habían sugerido previamente que una mayor proporción de mujeres en la población general podría tener tumores que son muy similares a los cánceres mutantes BRCA1 / BRCA2.

Tomando los puntajes, el equipo clasificó a cada paciente como alto, intermedio o bajo puntaje.

Las pacientes que obtuvieron un puntaje alto fueron aquellas que obtuvieron los mejores resultados con los tratamientos actuales para los cánceres de seno triple negativos: también tienen más probabilidades de responder a los inhibidores de PARP.

Sorprendentemente, aquellos con puntajes intermedios tuvieron los resultados más pobres. Los tratamientos actuales de cáncer de mama triple negativo tuvieron una eficacia limitada, lo que sugiere que serían necesarios nuevos enfoques para abordar estos tipos de cáncer. Sin embargo, los cambios genéticos y las firmas reveladas a través de WGS dieron pistas sobre los mecanismos que impulsan estos tumores, que a su vez pueden ayudar a informar el desarrollo de nuevos medicamentos.

Aquellos pacientes con puntajes bajos también tienen malos resultados, aunque no tan malos como los del grupo intermedio. Sin embargo, el perfil de WGS en algunos de estos tumores sugirió anormalidades biológicas que podrían ser el objetivo de las drogas existentes o las drogas que actualmente están pasando por ensayos clínicos, como los llamados inhibidores de punto de control o inhibidores de AKT.

«Utilizando la secuenciación del genoma completo, podemos realmente discriminar los tumores que pueden o no responder a los medicamentos actuales entre pacientes con cáncer de mama triple negativo, un tipo de cáncer de mama que todavía nos cuesta tratar bien», dice el primer autor, el Dr. Johan Staaf de Departamento de Ciencias Clínicas, Universidad de Lund, Suecia.

«Pero lo que es más importante, este enfoque también nos da pistas sobre algunos de los mecanismos que funcionan mal en los tumores de mal pronóstico y, por lo tanto, cómo podríamos tratar esos tumores de manera diferente o cómo podríamos desarrollar nuevos medicamentos».

La velocidad de la tecnología de secuenciación ha progresado de tal manera que WGS puede llevarse a cabo en 24 horas, con otras 24-48 horas para el análisis de los datos. En teoría, por lo tanto, debería ser posible ofrecer una detección del genoma completo a todos los pacientes, lo que permite una lectura personal de su tumor y posibles opciones de tratamiento.

«El potencial de la secuenciación del genoma completo para abrir un enfoque personalizado para el tratamiento del cáncer es enorme», dice el Dr. Nik-Zainal. «En el pasado, el costo y los problemas con la administración del gran volumen de datos creaban barreras para su aplicación generalizada. Pero nos estamos acercando a un momento en el que se puede ofrecer de forma rutinaria a todos los pacientes, con el potencial de transformar el manejo de incluso cánceres difíciles de tratar «.

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