Amparo Tolosa, Genética Médica News

Un estudio dirigido por el Wellcome Trust Sanger Institute, el European Bioninformatics Institute y el Netherlands Cancer Institute,  acaba de elaborar un catálogo de las interacciones entre mutaciones presentes en los tumores de los pacientes de cáncer y fármacos utilizados en terapias oncológicas, destinado a guiar el desarrollo y prescripción de  tratamientos personalizados para los pacientes.

El origen y evolución del cáncer es fruto de la adquisición y acumulación de mutaciones en el genoma celular, que afectan a la función de la célula, su control sobre el ciclo celular y su relación con el medio que las rodea. Múltiples trabajos, han demostrado que algunas de estas mutaciones pueden ser aprovechadas para actuar contra el tumor, en las conocidas terapias dirigidas, o bien influir, a favor o en contra, en la respuesta a un determinado tratamiento farmacológico.

En este contexto, disponer de una base de datos con las interacciones que se producen entre las mutaciones genómicas presentes en los diferentes tipos de cáncer y la respuesta que provocan frente a los fármacos, ofrece la posibilidad de diseñar planes terapéuticos adaptados completamente a cada situación clínica y paciente.

En el trabajo, los investigadores extrajeron a partir de bases de datos como el TCGA (el atlas del genoma del cáncer, en sus siglas en inglés), o el ICGC (Consorcio Internacional del Genoma del Cáncer), las mutaciones somáticas, los cambios en el número de copias de fragmentos de ADN y el exceso de metilación en el genoma presentes en más de 11.000 muestras de 29 tipos de tumores. A continuación, evaluaron si los cambios genómicos encontrados podían ser utilizados en más de 1.000 líneas celulares de cáncer para evaluar la sensibilidad o respuesta a fármacos.

La integración de los datos obtenidos en las muestras tumorales y líneas celulares reveló que éstas últimas recapitulan muchas de las características genómicas observadas en los tumores primarios de los pacientes, por lo que representan un modelo adecuado para estudiar su interacción con fármacos.

“En este estudio comparamos el perfil genético de los tumores de los pacientes con el de las células de cáncer que se crecen en laboratorio,” manifiesta Mathew Garnet, uno de los directores del trabajo. “Encontramos que las líneas celulares son portadoras de las mismas alteraciones genéticas que dirigen el cáncer en los pacientes. Esto significa que evaluar la sensibilidad a los fármacos en las líneas celulares puede utilizarse para resolver cómo de probable es que un tumor responda a un fármaco.”

A partir de diferentes aproximaciones, los investigadores rastrearon el efecto de 265 fármacos en las líneas celulares del cáncer y modelaron las diferentes interacciones farmacogenómicas. El equipo encontró tanto relaciones entre mutaciones y fármacos ya descritas, como nuevas interacciones, específicas de algunos tipos de cáncer. Estos resultados fueron validados en bases de datos independientes, que demostraron su consistencia. Así, las mutaciones encontradas en las muestras de los pacientes pueden influir en los efectos de fármacos sobre las células tumorales.

Los datos obtenidos en el trabajo podrían utilizarse para ayudar a decidir cuál es el mejor tratamiento para un paciente concreto, en definitiva para mejorar la utilización de la medicina de precisión en oncología.

“Si una línea celular tiene los mismos rasgos genéticos que el tumor de un paciente y responde a un fármaco específico, podemos enfocar nuevas investigaciones en este resultado,” indica Francesco Iorio, primer autor del trabajo. “Esto podría en última instancia ayudar a asignar a los pacientes con cáncer a grupos más precisos, en función de su probabilidad para responder a la terapia.” Iorio añade que los resultados del estudio podrían ser utilizados también para crear herramientas para los profesionales médicos, con el fin de seleccionar qué ensayo clínico es más prometedor para los pacientes.

Los investigadores resaltan en el estudio cómo la secuenciación a gran escala puede utilizarse para obtener importante información biológica y maximizar el potencial clínico de los modelos farmacológicos obtenidos. Igualmente, reconocen que todavía queda trabajo por hacer: obtener más información, ya que los datos obtenidos están limitados por su disponibilidad en las bases de datos actuales y diseñar estrategias para aprovechar todo su potencial en el diseño de ensayos clínicos, con el fin último de mejorar las posibilidades de recuperación de cada paciente, según su tumor y las mutaciones presentes en el mismo.

Referencia: Iorio F, et al. A Landscape of Pharmacogenomic Interactions in Cancer. Cell. 2016. Doi: http://dx.doi.org/10.1016/j.cell.2016.06.017

Fuente: Cancer cell lines predict drug response. http://www.sanger.ac.uk/news/view/cancer-cell-lines-predict-drug-response