Un nuevo sistema ayuda a predecir el tratamiento oncológico más eficaz

En los últimos años, la terapia personalizada se ha presentado como punto clave para el abordaje de los distintos tipos de cáncer, y es por esto, que investigadores de todo el mundo tienen en el punto de mira desarrollar tratamientos adaptados a las características individuales de cada paciente.

En este sentido, investigadores del laboratorio de Bioinformática Estructural y Biología de Redes del IRB de Barcelona, han desarrollado un software llamado Targeted Cancer Therapy 4 You (TCT4U) que busca diferentes biomarcadores dependiendo del tipo de tumor y de cada paciente para predecir la respuesta a diferentes tratamientos contra el cáncer farmacológicos.

Para tratar la enfermedad del cáncer, primero hay que comprender como se origina. Existen unos genes, conocidos como genes conductores de tumores o protooncogenes, cuyas alteraciones (mutaciones) confieren a la célula que las sufre una ventaja selectiva, lo que desencadena el desarrollo tumoral. Es en esta afirmación, en la que los investigadores del IRB (Institute for Research in Biomedicine) de Barcelona se han basado para desarrollar el sistema computacional que trata de predecir el medicamento más adecuado para un paciente en concreto, mediante el estudio de la co-ocurrencia (o ausencia de ella) de alteraciones en dos o más genes conductores del cáncer. Esta co-ocurrencia, que sucede para cada cáncer y paciente, genera una cascada casi única de biomarcadores, los cuales se analizan para elucidar el mejor tratamiento o una combinación de ellos.

El estudio se llevó a cabo en pacientes de cáncer de mama, contando con unos resultados verdaderamente satisfactorios: hasta un 66% de las veces, el sistema supo identificar de forma eficaz el mejor tratamiento para el tumor de cada paciente. Además, con esta tecnología, fueron capaces de pronosticar en 12 de los 14 casos del estudio, la eficacia del tratamiento. Un resultado mucho mayor en comparación al modelo tradicional con biomarcadores que se viene usando de un tiempo a esta parte.

En definitiva, el estudio de los genes conductores del cáncer en su conjunto, analizando las diferentes combinaciones, puede suponer un gran avance hacia la medicina de precisión.


Clasificación de respuestas a tratamiento basado en las redes de co-ocurrencia de genes conductores de tumores.

Fuente: ABC
Artículo original: Mateo L, Duran-Frigola M, Gris-Oliver A, Palafox M, Scaltriti M, Razavi P, Chandarlapaty S, Arribas J, Bellet M, Serra V, Aloy P. Personalized cancer therapy prioritization based on driver alteration co-occurrence patterns. Genome Med. 2020 Sep 9;12(1):78. doi: 10.1186/s13073-020-00774-x.