Un paso más hacia el tratamiento personalizado del cáncer de mama

Las diferencias histológicas y fenotípicas entre tumores determinan el diagnóstico, pronóstico y selección del tratamiento. Actualmente, los diferentes tipos de cáncer de mama se categorizan en función de la estructura del tumor, la morfología celular y la cantidad de un receptor hormonal. Sin embargo, esta estratificación todavía no ayuda a describir completamente la evolución del cáncer.

Un equipo internacional de científicos ha desarrollado mapas de muestras de tumores de mama en los que se muestra cómo el complejo panorama del cáncer, formado por células cancerosas, células inmunes y tejido conectivo, varía entre los tumores y dentro de ellos, dependiendo de su composición genética.

Los investigadores estudiaron 483 muestras de tumores diferentes y revelaron que existen al menos 11 subtipo diferentes de cáncer de mama. Mediante técnicas de imagen, el equipo determinó cómo se distribuían 37 proteínas clave, indicativas de las características y el comportamiento de las células cancerosas, en el tumor. Luego, combinaron esta información con grandes cantidades datos genéticos de la muestra de cada paciente para mejorar la resolución de la imagen. Este estudio destaca la amplitud de los efectos de las mutaciones en el cáncer; afectan la forma en que las células cancerosas interactúan entre sí y con otros tipos celulares, influyendo en toda la estructura del tumor. Además, al comparar estas imágenes con la información clínica de cada paciente, el equipo descubrió que esta técnica de imagen combinada con datos genéticos podría usarse para predecir la progresión del cáncer de un individuo y la respuesta a diferentes tratamientos.

Actualmente, para comprender qué tipo de cáncer de mama tiene alguien, los médicos solo se centran en algunos marcadores clave. En un futuro, esta técnica podría proporcionar a los médicos información sobre el tumor de cada paciente en el momento del diagnóstico permitiendo relacionar a cada paciente con el mejor tratamiento para él. Además, también podría usarse para analizar cómo los tumores responden al tratamiento y ajustarlo en consecuencia para dar a cada paciente las herramientas más adecuadas para combatir la enfermedad.

Fuente: Infosalus 
Artículo original: Jackson, H.W., Fischer, J.R., Zanotelli, V.R.T. et al. The single-cell pathology landscape of breast cancer. Nature (2020).