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Una herramienta informática detecta rápidamente los cambios genéticos del cáncer

Hasta ahora, la identificación de mutaciones responsables de la aparición de tumores implicaba lentos y complejos procesos de comparación genómica. Pero una nueva herramienta informática puede cambiar esta situación. Bautizada como SMUFIN hace posible la detección de los cambios genómicos responsables de la aparición y progresión del cáncer, en cuestión de horas.

Una herramienta informática detecta rápidamente los cambios genéticos del cáncer

Un nuevo método computacional hace posible la detección rápida, precisa y sencilla de los cambios genómicos responsables de la aparición y progresión de tumores. Este método, llamado SMUFIN (por Somatic Mutations Finder), es capaz de analizar el genoma completo de un tumor y detectar sus mutaciones en pocas horas.

Además, consigue localizar alteraciones que hasta el momento permanecían ocultas incluso con métodos que requerían el uso de supercomputadores durante semanas.

La prestigiosa revista Nature Biotechnology ha publicado un artículo describiendo las características de SMUFIN, que ha sido desarrollado por el grupo de genómica computacional del Barcelona Supercomputing Center – Centro Nacional de Supercomputación (BSC-CNS) que lidera el Dr y Profesor de ICREA David Torrents, en colaboración con grupos de investigación del Hospital Clínic el Instituto de Investigación Biomédica August Pi i Sunyer (IDIBAPS) de Barcelona, el Instituto de Oncología de la Universidad de Oviedo (IUOPA), el European Molecular Biology Laboratory (EMBL, Heidelberg) y el Centro Nacional de Análisis Genómico (CNAG, Barcelona).

Cambio radical

Según publica el BSC-CNS en un comunicado, una de las principales novedades que aporta SMUFIN es que supone un cambio radical en el método de análisis de genomas. Hasta la fecha, la identificación de mutaciones responsables de la aparición de tumores ha implicado la comparación de genomas extraídos del tumor con genomas obtenidos de células sanas de mismo paciente a través de un genoma humano de referencia que se usa como guía.

Este lento y complejo proceso conlleva una pérdida sustancial de información y dificulta la identificación de muchos tipos de mutaciones relevantes para el tumor. El análisis, además, se ejecuta sucesivamente con diferentes programas informáticos, cada uno de los cuales es capaz de detectar solamente determinados tipos de variaciones.

SMUFIN, en cambio, realiza una comparación directa entre el genoma de células sanas y el genoma de células tumorales de un mismo paciente y localiza prácticamente todas las mutaciones detectables a la vez sin tener que recurrir a varios programas. De esta manera el análisis resulta mucho más rápido y más completo.

Avances en el estudio de tumores agresivos

El artículo publicado en Nature Biotechnology refleja como SMUFIN, además de acelerar y abaratar el análisis, es capaz de descubrir alteraciones genéticas en tumores agresivos difíciles de detectar.

El análisis mediante SMUFIN de dos tipos de tumores agresivos, uno sanguíneo (linfoma de células de nanto) y otro del sistema nervioso (Meduloblastoma Pediátrico), ha permitido encontrar, por primera vez y con una precisión superior al 90%, prácticamente todos los tipos de mutaciones ocurridas en sus genomas, incluidas alteraciones en la organización de los cromosomas que han permanecido ocultas a los métodos usados hasta la fecha. Esto supone el primer paso necesario para poder entender como afectan estas alteraciones cromosómicas a la evolución y a la agresividad del tumor.

Impulso a la investigación biomédica

Las características de SMUFIN posibilitarán a un gran número de grupos de investigación poder estudiar los genomas de sus pacientes de una forma que antes no les era accesible. Por otro lado, en manos de centros de supercomputación, SMUFIN permitirá detectar mutaciones en cientos y miles de genomas tumorales en pocos días.

En este sentido, el BSC ya participa en la mayor iniciativa mundial de genómica del cáncer a través del Consorcio Internacional del Genoma del Cáncer (ICGC), en la que se pretende analizar los genomas de miles de pacientes para estudiar las bases genéticas de la aparición y la evolución de un gran número de tipos tumorales.

SMUFIN supone un paso firme y realista en el horizonte de la medicina personalizada, en la que el análisis del genoma de cada paciente facilitará su diagnóstico de forma más rápida y precisa, y permitirá el desarrollo y la aplicación de tratamientos personalizados más eficaces y menos agresivos que los actuales.

Mientras que los métodos existentes hasta el momento resultan complejos, limitados y requieren días o semanas para el análisis completo de un genoma de tumor, SMUFIN supone una opción realista en el proceso de la incorporación del análisis genómico al sistema sanitario, ya que es capaz de analizar, en pocas horas, un genoma de tumor de forma precisa y técnicamente sencilla.

SMUFIN comenzó a desarrollarse en el Barcelona Supercomputing Center – Centro Nacional de Supercomputación, en 2011, de la mano del equipo de genómica que es parte del Programa Conjunto BSC-CRG-IRB (Barcelona Supercomputing Center, Centre de Regulació Genòmica e Institut de Recerca Biomèdica Barcelona) de Biología Computacional.

El desarrollo se ha producido en dos entornos de investigación en los que participa el centro. Uno es el Proyecto Genoma de la Leucemia Linfática Crónica, del que son directores científicos Elías Campo (Hospital Clínic, IDIBAPS) y Carlos López-Otín (Universidad de Oviedo) y que tiene como objetivo el estudio de la leucemia a través del análisis genómico de más de 500 pacientes.

Este desarrollo también forma parte del Programa Nacional Severo Ochoa, con el que el Barcelona Supercomputing Center impulsa, entre otras, la creación de herramientas bioinformáticas capaces de gestionar y analizar grandes cantidades de datos biomédicos necesarios para posibilitar la medicina personalizada.

Referencia bibliográfica:

Valentí Moncunill, et al. Comprehensive characterization of complex structural variations in cancer by directly comparing genome sequence reads. Nature Biotechnology (2014). DOI:10.1038/nbt.3027.

RedacciónT21

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