Se trata de un método genómico-clínico que determina el pronóstico de un sujeto diagnosticado con adenocarcinoma de pulmón estudiando, a partir del tumor, los niveles de expresión de 30 genes y combinando estos resultados con otros indicadores
Investigadores del Centro de Investigaciones Energética, Medioambientales y Tecnológicas (CIEMAT) y de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) han patentado un método in vitro que predice con mayor probabilidad que los métodos clínicos existentes la supervivencia al cáncer de pulmón más frecuente, el adenocarcinoma. Gracias a este test genético, en cuyo desarrollo han participado investigadores del Computational Intelligence Group del Dpto. de Inteligencia Artificial de la UPM y de la Unidad de Oncología Molecular del CIEMAT, la calidad de vida de los pacientes podría mejorar ya que aquellos con buen pronóstico evitarían la quimioterapia y esto también redundaría en un ahorro de costes para los hospitales.
Se trata de un método genómico-clínico que determina el pronóstico de un sujeto diagnosticado con adenocarcinoma de pulmón estudiando, a partir del tumor, los niveles de expresión de 30 genes y combinando estos resultados con otros indicadores como la edad, el sexo y el estadío del tumor. A partir de ahí, los pacientes se clasifican en fases y de esta clasificación depende su pronóstico y su tratamiento.
Aunque existen parámetros clínico-patólogicos que predicen con buena precisión la supervivencia de los pacientes, hay tumores con ciertas características que tienen comportamientos muy distintos, en cuyo caso, el nuevo método aumenta la predicción del pronóstico de manera significativa.
Los investigadores de la Unidad de Oncología Molecular del CIEMAT realizaron estudios de genómica funcional en muestras de tumores espontáneos que se desarrollan en un modelo de animal transgénico carente de dos genes supresores tumorales (RB1 y TP53) de forma exclusiva en epitelios estratificados, como la piel. La comparativa de genes sub o sobreexpresados mostró un enorme parecido con muestras tumorales humanas. De forma sorprendente, estos tumores humanos procedían de tejidos tan diferentes como vejiga y mama o incluso tumores hematológicos, pero compartían un factor común, presentar mutaciones en el gen TP53 y un mal pronóstico clínico.
Técnicas bioinformáticas
A partir de estos datos, los investigadores llevaron a cabo un estudio mediante técnicas bioinformáticas con el fin de determinar el número mínimo de genes que podrían considerarse biomarcadores de malignidad para diversos tumores humanos. En concreto, en este caso se observó que los niveles alterados en la expresión de un número mínimo de genes (tan solo un par de decenas de ellos frente a los miles que conforman la totalidad del genoma) eran capaces de predecir el comportamiento clínico en adenocarcinomas de pulmón en etapas tempranas.
La importancia del cáncer de pulmón reside en que representa actualmente una de las principales causas de muerte de los pacientes oncológicos. Con estos datos sería posible predecir, mediante una prueba no muy sofisticada y que se podría aplicar en la mayoría de los laboratorios de anatomía patológica de los centros terciarios del Sistema Nacional de Salud, la probabilidad de un comportamiento clínico adverso en los pacientes humanos, lo que puede servir como base para la aplicación de terapias más agresivas en este grupo de pacientes.
