Un software creado por argentinos anticipa las respuestas en tratamientos contra el cáncer – Télam

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Cristina Marino-Buslje y Elizabeth Pérez Martínez, dos de las investigadoras que participaron del proyecto (Foto: Conicet).

Cristina Marino-Buslje y Elizabeth Prez Martnez, dos de las investigadoras que participaron del proyecto (Foto: Conicet).

Un software desarrollado por cientficos argentinos y espaoles identifica mutaciones genticas asociadas a 14 tipos diferentes de tumores que permite predecir en qu casos funcionarn los tratamientos de inmunoterapia.

“Lo que nosotros desarrollamos fueron modelos matemticos que, integrados en un software, dan una medida muy precisa de la carga mutacional de pacientes para 14 tumores diferentes. Esta herramienta puede agilizar y mejorar la seleccin de pacientes que se veran beneficiados con inmunoterapia”, seal Cristina Marino-Buslje, directora del estudio, jefa del Laboratorio de Bioinformtica Estructural de la FIL e investigadora del Conicet.

La investigadora explic a Tlam que “la importancia de la tcnica es que si de antemano uno puede predecir que un tratamiento no va a funcionar, le evita al paciente un montn de efectos secundarios como fatiga, fiebre, escalofros, nuseas, debilidad, vmitos, mareos, y alteraciones en la presin arterial, que son los principales efectos, y otros menos frecuentes”.

“Por otro lado -continu- la inmunoterapia es un mtodo muy caro, entonces ya sea que lo paga la persona o la obra social, se ahorra mucho dinero al sistema de salud si se evita aplicar a pacientes que sabemos que no va a funcionar”.

“La importancia de la tcnica es predecir qu tratamiento no va a funcionar”

Cristina Marino Buslje, investigadora del Conicet

En la bibliografa cientfica se vena sealando que la cantidad de mutaciones (cambios genticos) que posee el tumor del paciente est correlacionada con la respuesta que tendr a la terapia inmunolgica.

“La cantidad de mutaciones totales del tumor o TMB, por las siglas en ingls, se realiza secuenciando todo el genoma o exoma (fraccin del ADN que codifica la fabricacin de protenas), pero es un mtodo laborioso, costoso y de difcil aplicacin clnica”, explica la agencia CyTA-Leloir. Para dar solucin a este problema y hacer ms factible este anlisis, se utilizan los llamados paneles de genes, es decir se secuencian slo un conjunto de genes, aunque los que estn disponibles comercialmente “dan una medida poco precisa y en ciertos casos intil”, explic Marino-Buslje.

“Los paneles de genes disponibles en el mercado estn diseados para dar otras respuestas, son inadecuados para calcular la TMB y esto puede derivar en la clasificacin errnea de hasta un tercio de los pacientes. Esto sucede porque se usa un solo panel (lista de genes a analizar) para todos los tipos de cncer, sin tener en cuenta que cada tumor tiene distintos genes mutados“, destac Elizabeth Martnez Prez, primera autora del estudio e investigadora de Conicet en la FIL. “Por esta razn, decidimos desarrollar un software que facilite una mejor prediccin de TMB para cada tipo de tumor”, aadi.

El aporte de esta investigacin -cuyos resultados fueron publicados en la revista “NPJ Precision Oncology”- fue justamente identificar cules son los genes especficos que deben ser secuenciados.

“El mtodo consiste en contar el nmero de mutaciones en unos pocos genes especficos (que debern ser secuenciados) de cada tipo de tumor y, con ese nmero, a travs de un modelo matemtico, inferir la cantidad total de mutaciones que tiene el individuo”, seal Miguel ngel Molina-Vila, tambin director del estudio e investigador del Hospital Universitario Quirn Dexeus, en Barcelona, Espaa.

Los paneles y software propuestos por los autores fueron creados analizando casi 25 mil muestras y validados con datos externos provenientes de artculos publicados y bases de datos internacionales como el Atlas del Genoma del Cncer (TCGA), el Consorcio Internacional del Genoma del Cncer (ICGC), el Proyecto Genoma del Cncer (CGP) y el Catlogo de Mutaciones Somticas en Cncer (COSMIC).

Para comprobar la eficacia del software, los investigadores realizaron un estudio retrospectivo con 174 pacientes con melanoma y con 34 pacientes con cncer de pulmn

“Comprobamos que el tratamiento funcion en aquellos que nuestro sistema hubiera dicho que iba a andar bien y que no fue efectivo en aquellos que el software hubiera indicado que no”, detall Marino-Buslje a Tlam.

Si bien el estudio incluy una gran cantidad de muestras (ms de 24 mil), los investigadores afirmaron que son pocas comparadas con la incidencia mundial del cncer (19 millones de personas en 2020).

Cuantos ms datos tengamos para procesar, mejores, ms precisos y ms representativos sern los resultados. Quisiramos exhortar a la comunidad mdica de oncologa y anlisis genmicos a que hagan pblicos en estas bases de datos internacionales los anlisis genmicos de los pacientes (siguiendo las pautas de tica, los pacientes siempre sern annimos y no identificables) y as contar con mayor cantidad de datos para hacer ciencia de alta calidad”, subrayaron.

Ahora los investigadores estn desarrollando una pgina web de acceso libre y gratuito y fcil uso, que permitir el clculo de la TMB a partir del nmero de mutaciones de los genes indicados para cada tumor.

“Esperamos tener una interfase de muy fcil uso. Nuestra idea es que sea una herramienta de uso diario entre los profesionales de la salud, que colabore a identificar qu pacientes responderan bien a las inmunoterapias hoy disponibles en medicina”, concluyeron.

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