Jesús García-Donas^1-2, Benoit Beuselinck^3,4, Lucía Inglada-Pérez^5,6, Osvaldo Graña⁷, Patrick Schöffski^3,4, Agnieszka Wozniak⁴, Oliver Bechter^3,4, Maria Apellániz-Ruiz⁵, Luis Javier Leandro-García⁵, Emilio Esteban^2,8, Daniel E. Castellano^2,9, Aranzazu González del Alba^2,10, Miguel Angel Climent^2,11, Susana Hernando^2,12, José Angel Arranz^2,13, Manuel Morente¹⁴, David G. Pisano⁷, Mercedes Robledo^5,6, and Cristina Rodriguez-Antona^5,6

La angiogénesis es una marca central del cáncer, y hace diez años se aprobó el uso del primer antiangiogénico. Desde entonces, muchos pacientes se han beneficiado de estos fármacos. Entre ellos destacan los pacientes con cáncer renal (RCC) metastásico, que han duplicado su supervivencia desde que se desarrollaron estos fármacos. Actualmente existen siete antiangiogénicos aprobados para tratar el RCC, pero no hay marcadores predictivos que puedan guiar la terapia.

Para ayudar a personalizar el tratamiento de estos pacientes, un grupo de investigadores del CNIO, junto con el Grupo Español de Tumores GenitoUrinarios (SOGUG) y el Hospital Universitario de Lovaina, investigó el papel de los miRNAs como posibles biomarcadores predictivos de la respuesta de TKIs (un tipo de antiangiogénicos). Para ello llevaron a cabo la secuenciación completa de los miRNAs de tumores renales de pacientes tratados con estos fármacos. Los resultados acaban de ser publicados por la revista JCI Insight.

En este trabajo, los autores secuenciaron el miRNoma de 74 tumores renales de pacientes tratados con TKIs. Se identificaron 29 miRNAs con una expresión significativamente distinta en los tumores de los pacientes que mostraban progresión de la enfermedad en el primer control, frente a los tumores con respuestas completas, parciales o estabilización de la enfermedad. Se seleccionaron seis miRNAs para su validación en una serie independiente y cinco de ellos siguieron asociados a una pobre respuesta a los TKIs de forma independiente del pronóstico de los pacientes. Los autores generaron un modelo predictivo a partir de los cinco miRNAs diferencialmente expresados y de otras características clínicas basado en dos miRNAs que tenía más precisión que cualquier factor clínico analizado, a la hora de predecir la respuesta del tumor al tratamiento con TKIs.

Ante la llegada de nuevos agentes anti-tumorales y debido a las grandes diferencias que muestran los pacientes en la respuesta a los fármacos, será necesario identificar biomarcadores para dirigir los tratamientos de los pacientes con fármacos antiangiogénicos. Este trabajo señala a los miRNAs como buenos marcadores predictivos de la respuesta a los TKIs. Aunque será necesario validar estos resultados en nuevas series de pacientes, estas moléculas podrían ser clave para la personalización de la terapia frente al RCC.

Referencia: García Donás J, et al. Deep sequencing reveals microRNAs predictive of antiangiogenic drug response. JCI Insight. 2016. Doi: 10.1172/jci.insight.86051

Fuente: Varios miRNAs predicen el efecto de los fármacos antiangiogénicos en el cáncer renal. http://www.cnio.es/es/publicaciones/varios-mirnas-predicen-el-efecto-de-los-farmacos-antiangiogenicos-en-el-cancer-renal

Afiliaciones:

¹ Unidad de Oncología – Centro Integral Oncológico HM Clara Campal, Madrid

² Grupo Español de Oncología genitourinaria

³ Department of General  Medical Oncology, University Hospitals Leuven, KU Leuven, Leuven, Bélgica

⁴ Laboratory for Experimental Oncology, KU Leuven, Leuven, Bélgica

⁵ Grupo de Cáncer Endocrino Hereditario, Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas (CNIO, España

⁶ Centro de Investigación Biomédica en Red de Enfermedades Raras, CIBERER-ISCIII, España

⁷ Unidad de Bioinformática, CNIO, España

⁸ Hospital Universitario Central de Asturias, España

⁹ Hospital Universitario 12 de Octubre, España

¹⁰ Hospital Universitario Son Espases, España

¹¹ Fundación Instituto Valenciano de Oncología, España

¹² Hospital Universitario Fundación Alcorcón, España

¹³ Hospital General Universitario Gregorio Marañón, España

¹⁴ Banco de Tumores, CNIO, España