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Determinan la probabilidad de metástasis en enfermos de cáncer usando biochips

Determinan la probabilidad de metástasis en enfermos de cáncer usando biochips

Investigadores de la Unidad de Oncología Molecular del CIEMAT han desarrollado métodos altamente precisos para saber si pacientes con adenocarcinoma de pulmón o con cáncer de mama van a desarrollar metástasis o no. Se trata de “biochips” a partir de los cuales se puede analizar, en un único experimento y en un corto periodo de tiempo, una gran parte de la información genética de los tumores. El objetivo principal es que el uso de estos métodos en hospitales permita un tratamiento más eficiente de los pacientes de cáncer.

Determinan la probabilidad de metástasis en enfermos de cáncer usando biochips

científicos de la Unidad de Oncología Molecular del CIEMAT, liderados por el Dr. Ramón García Escudero y el Dr. Jesús M. Paramio, han desarrollado métodos altamente precisos para saber si pacientes con adenocarcinoma de pulmón o con cáncer de mama van a desarrollar metástasis o no, lo que puede determinar la supervivencia del paciente.

Dichos métodos están basados en análisis genético de los tumores, que podría realizarse en un corto período de tiempo tras la extracción del tumor.

En el trabajo han participado eminentes especialistas en el campo de la oncología en España del Instituto Catalán de Oncología (Barcelona), del “Hospital Gregorio Marañón” (Madrid) o del Hospital “12 de Octubre” (Madrid). Estos hallazgos han sido publicados en la revista científica estadounidense PLoS One.
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Los métodos de predicción han sido obtenidos gracias a tecnologías de última generación empleadas por los científicos de la Unidad de Oncología Molecular del CIEMAT.

Se trata de “biochips” (dispositivos a pequeña escala, análogos a un circuito integrado, usados para analizar moléculas orgánicas asociadas con los organismos vivientes), a partir de los cuales se puede analizar, en un único experimento, una gran parte de su información genética -codificada en alrededor de 22.000 genes-, lo que representa la práctica totalidad del genoma del tumor.

El valor añadido de los métodos de predicción desarrollados ha sido la utilización de estos biochips en cánceres que los investigadores han inducido mediante modificación genética en ratones de laboratorio.

Análisis para tratamientos más eficientes

La comparación entre los cánceres de mama y de pulmón de pacientes y los cánceres de dichos ratones revelaron, de forma interesante, un gran parecido.

Este parecido fue aprovechado para, mediante análisis matemáticos y estadísticos, obtener los métodos de predicción en tumores humanos.

Los autores continuarán su trabajo en colaboración con otros grupos internacionales y empresas del sector biotecnológico en España para el desarrollo final de dichos métodos.

El objetivo principal es que su utilización en los hospitales permita un tratamiento más eficiente de los pacientes de cáncer, evitando en muchos casos la administración de quimioterapia a pacientes con cánceres de perfil benigno.

La quimioterapia ha salvado la vida a muchos pacientes, pero existen casos en los que el beneficio de este tratamiento tras la cirugía es mínimo.

Con el objetivo de que los médicos puedan tomar la mejor decisión para el paciente, métodos como los descritos en este estudio analizan la probabilidad de que la enfermedad vuelva a aparecer y el posible beneficio de la quimioterapia.

Aunque hoy en día ya existen pruebas similares para cáncer de mama que incluso son financiadas por comunidades autónomas (como la de Madrid), no existe ninguna similar para adenocarcinoma de pulmón.

Los autores del estudio, entre los cuales se encuentra el Dr. Miguel Martín, que también es el presidente del Grupo Español de Cáncer de Mama (GEICAM), y el Dr. Rafael Rosell, presidente del Grupo Español de Cáncer de Pulmón (GECP), creen que ambos tests pueden evitar el tratamiento de quimioterapia a muchos pacientes y permitir una terapia más personalizada.

Referencia bibliográfica:

Dueñas M, Santos M, Aranda JF, Bielza C, Martínez-Cruz AB, et al. (2012) Mouse p53-Deficient Cancer Models as Platforms for Obtaining Genomic Predictors of Human Cancer Clinical Outcomes. PLoS ONE 7(8): e42494. doi:10.1371/journal.pone.0042494.

RedacciónT21

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