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Científicas argentinas y un software contra el cáncer

Científicas del Conicet y un colega español desarrollaron un sistema informático para identificar mutaciones genéticas asociadas al cáncer. Cómo funciona.

Si bien la inmunoterapia es uno de los tratamientos más avanzados contra el cáncer y permite aumentar la supervivencia de pacientes con distintos tumores, no todos tienen una respuesta satisfactoria. Y aplicar esta terapia en quienes no se verán beneficiados resulta un perjuicio debido a los efectos secundarios y el costo del tratamiento.

Frente a esto, un grupo de investigadoras del Conicet y un colega de España crearon un método bioinformático para agilizar y mejorar la selección. “Desarrollamos modelos matemáticos que, integrados en un software, dan una medida muy precisa de la carga mutacional de pacientes para catorce tumores diferentes", explica Cristina Marino-Buslje, directora del estudio e investigadora en el Instituto de Bioquímica de Buenos Aires.

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Según indican desde el consejo nacional, recientemente se ha visto que la cantidad de mutaciones (cambios genéticos) que posee el tumor del paciente está correlacionada con la respuesta que tendrá a la terapia inmunológica. La cantidad de mutaciones totales (TMB) se realiza secuenciando todo el genoma o exoma, pero, aclaran, "es un método laborioso, costoso y de difícil aplicación clínica".

Para dar solución a este problema, se utilizan los llamados "paneles de genes", es decir, se secuencian solo un conjunto de genes, aunque los que están disponibles comercialmente “dan una medida poco precisa y en ciertos casos inútil”, asegura Marino-Buslje.

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El software brinda una medida muy precisa de la carga mutacional de pacientes para 14 tumores diferentes

El software brinda una medida muy precisa de la carga mutacional de pacientes para 14 tumores diferentes

En este marco, el método bioinformático desarrollado por las científicas del Conicet y su par español ayuda a predecir la respuesta a la inmunoterapia para catorce tipos de tumores, que incluyen las neoplasias malignas sólidas más comunes, entre ellas cáncer de pulmón, colon, piel, próstata y mama.

“El método consiste en contar el número de mutaciones en unos pocos genes específicos (que deberán ser secuenciados) de cada tipo de tumor y, con ese número, a través de un modelo matemático, inferir la cantidad total de mutaciones que tiene el individuo”, señala Miguel Ángel Molina-Vila, también director del estudio e investigador del Hospital Universitario Quirón Dexeus (Barcelona, España).

“Los paneles de genes disponibles en el mercado están diseñados para dar otras respuestas, son inadecuados para calcular la TMB y esto puede derivar en la clasificación errónea 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 cáncer, sin tener en cuenta que cada tumor tiene distintos genes mutados”, destaca Elizabeth Martínez Pérez, primera autora del estudio y becaria del Conicet en el IIBBA.

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Cristina Marino-Buslje y Elizabeth Pérez Martínez

Cristina Marino-Buslje y Elizabeth Pérez Martínez

Marino-Buslje, Molina-Vila y Pérez Martínez lograron captar cuáles serían los paneles óptimos para cada tipo de tumor y hacer un modelo matemático que logra una predicción precisa, luego de analizar casi 25 mil muestras de pacientes con cáncer disponibles en bases públicas de datos de todo el mundo.

Quienes integran el equipo de investigación trabajan hoy en el desarrollo de una página web de acceso libre y gratuito que permitirá el cálculo de la TMB a partir del número de mutaciones de los genes indicados para cada tumor.

“Esperamos tener una interfase de muy fácil uso. Nuestra idea es que sea una herramienta de uso diario entre los profesionales de la salud, que colabore a identificar qué pacientes responderían bien a las inmunoterapias hoy disponibles en medicina”, indican las científicas del Conicet.

“Cuantos más datos tengamos para procesar, mejores, más precisos y más representativos serán los resultados", explican, y exhortan a la comunidad médica a que hagan públicos en estas bases de datos internacionales los análisis genómicos de los pacientes. Por supuesto, siguiendo las pautas de ética, a partir de las cuales siempre serán anónimas y no identificables.

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