Similitudes moleculares en cáncer

Por lo general, los cA?nceres se clasifican segA?n el lugar en que se originan en el cuerpo: cA?ncer de mama, cA?ncer de estA?mago, etcA�tera. Pero una colaboraciA?n llamada ‘Pan-Cancer Initiative‘, creada en 2012 en una reuniA?n en Santa Cruz, California, Estados Unidos, buscA? estudiar el cA?ncer desde un nuevo A?ngulo: molecular. Los anA?lisis preliminares han mostrado que los cA?nceres que comienzan en diferentes A?rganos en realidad comparten similitudes a nivel molecular, mientras que los cA?nceres que se originan en el mismo tejido pueden tener perfiles genA?micos muy diferentes.

Ahora, la Iniciativa Pan-CA?ncer ha publicado los resultados de un anA?lisis mucho mA?s amplio de datos genA?micos y moleculares que caracterizan 33 tipos diferentes de cA?ncer de mA?s de 10.000 pacientes. Conocido como el Atlas Pan-Cancer, es el anA?lisis cruzado de cA?ncer mA?s completo hasta la fecha y es el resultado final del programa ‘The Cancer Genome Atlas’ (TCGA), un esfuerzo conjunto del Instituto Nacional del CA?ncer (NCI, por sus siglas en inglA�s) y el Instituto Nacional de InvestigaciA?n del Genoma Humano (NHGRI, por sus siglas en inglA�s), en Estados Unidos.

Los resultados se destallan en 27 artA�culos publicados este jueves en las revistas ‘Cell’, ‘Cancer Cell’, ‘Cell Reports’ e ‘Immunity’. «Las ideas sobre cA?mo un tipo de cA?ncer se relaciona con otra forma de la enfermedad pueden tener implicaciones clA�nicas reales –subraya el organizador de la Iniciativa Pan-CA?ncer, Josh Stuart, profesor de IngenierA�a Biomolecular en UC Santa Cruz–. En algunos casos, podemos tomar prestadas prA?cticas clA�nicas de enfermedades mA?s conocidas y aplicarlas a cA?nceres cuyas opciones de tratamiento estA?n peor definidas».

La Iniciativa Pan-CA?ncer ha publicado los resultados de un anA?lisis mucho mA?s amplio de datos genA?micos y moleculares que caracterizan 33 tipos diferentes de cA?ncer de mA?s de 10.000 pacientes

Los principales colaboradores de Stuart en los anA?lisis de Pan-cA?ncer han sido Christopher Benz, profesor de CA?ncer y Desarrollo de Terapias en el Instituto Buck para la InvestigaciA?n del Envejecimiento y oncA?logo clA�nico en UC San Francisco, y Christina Yau, profesora adjunta de CirugA�a en UCSF y cientA�fica senior en el Instituto Buck. Stuart y Benz son codirectores del Centro de AnA?lisis de Datos GenA?micos del Instituto UCSC-Buck, uno de los siete centros nacionales en la Red de InvestigaciA?n TCGA.

Trabajando con un equipo internacional de investigadores, realizaron un anA?lisis molecular completo del conjunto de datos de tumores TCGA. Los resultados mostraron que, en funciA?n de su composiciA?n celular y genA�tica e independientemente de su sitio de origen anatA?mico, los 33 tipos de tumores podrA�an reclasificarse en 28 tipos moleculares diferentes, o «agrupaciones».

Casi dos tercios de estos grupos se consideraron heterogA�neos, ya que contenA�an hasta 25 tipos diferentes de tumores histolA?gicos que, tradicionalmente, se tratarA�an de forma diferente. Estos anA?lisis moleculares y resultados de agrupamiento, ahora tambiA�n vinculados a puntos finales de resultados clA�nicos mA?ltiples, estA?n disponibles para mA�dicos e investigadores en todo el mundo a travA�s de un A?nico portal TCGA.

«Este conjunto integral de anA?lisis finales de TCGA-Atlas Pan-CA?ncer proporcionarA? una nueva base para futuros esfuerzos de investigaciA?n del cA?ncer y ensayos clA�nicos», explica Benz. «TambiA�n incentivarA? a los oncA?logos clA�nicos a que los tumores reciA�n diagnosticados y recidivados se caractericen genA?micamente. Los pacientes tendrA?n mejor oportunidad de un tratamiento exitoso si sus tumores se pueden clasificar primero segA?n su composiciA?n genA?mica y molecular», aA�ade.

La primera ola de comparaciones entre tumores se completA? en septiembre de 2013, cuando Stuart y sus colegas en la Iniciativa Pan-CA?ncer analizaron 12 tipos de tumores perfilados por TCGA. Si bien la mayorA�a de los tumores terminaron siendo agrupados por su tejido de origen, hubo algunas seA�ales comunes de ADN, ARN y proteA�na que atraviesan esas agrupaciones. Se hizo evidente, cuando encontramos similitudes entre diferentes tipos de cA?ncer, la gente querA�a hacer una comparaciA?n mA?s completa», relata Stuart.

En 2014, fue coautor de otro documento de Pan-CA?ncer en el que los investigadores clasificaron los tumores en subtipos, o grupos, utilizando un anA?lisis estadA�stico de los datos moleculares del tumor. Mientras que la mayorA�a de los subtipos de cA?ncer coincidA�an con su tejido de origen, algunos de los grupos consistA�an en tumores que se originaban en diferentes partes del cuerpo. El estudio de 2014 indicA? que uno de cada 10 pacientes con cA?ncer se clasificarA�a de manera diferente utilizando las nuevas clasificaciones moleculares, y esas diferencias podrA�an tener ramificaciones sobre quA� tipos de opciones de tratamiento o ensayos clA�nicos deberA�an estar disponibles para esos pacientes.

Como colA�der del grupo de trabajo de Pan-CA?ncer para TCGA y el Consorcio Internacional de GenA?mica del CA?ncer, Stuart ha desempeA�ado un papel integral para asegurar que la investigaciA?n recopilada por la colaboraciA?n se organizaba bajo un paraguas comA?n y fue supervisada por un solo comitA� directivo. Stuart ayudA? a organizar los 27 documentos del Atlas Pan-CA?ncer publicados este jueves en las revistas de ‘Cell Press’.

A su juicio, el trabajo de la Iniciativa Pan-CA?ncer hasta ahora se asemeja a un A?rbol gigante, con raA�ces que representan diferentes medios de clasificaciA?n de tumores, y sub-raA�ces que se ramifican en cada una de las raA�ces principales. Esta estructura organizativa proporcionA? la base para «grupos de trabajo temA?ticos», en lugar de grupos basados ??en el tipo de A?rgano o tejido.

Stuart y Benz son autores principales de uno de los artA�culos, publicado en ‘Cell’ y dirigido por Peter Laird del Instituto de InvestigaciA?n Van Andel, que proporciona una hoja de ruta para otros investigadores que buscan profundizar en los hallazgos de los diversos grupos de trabajo. «Es una encuesta sobre quA� tipos de sistemas subyacentes subyacen en los datos. Se trata menos de las implicaciones clA�nicas, y mA?s acerca de los patrones que hemos encontrado», dice Stuart.

Los primeros autores del artA�culo incluyen a Yau y Christopher Wong, cientA�fico del laboratorio de Stuart en el Instituto de GenA?mica UC Santa Cruz. Stuart dice que confA�a en que una vez que los cientA�ficos comiencen a analizar los datos, las implicaciones clA�nicas no tardarA?n mucho. «Obviamente, encontrar piezas lA?gicas procesables de estos mapas raA�z es el santo grial –seA�ala–. El hito que alcanzamos con este documento es finalmente poder dar un paso atrA?s y ver el panorama general».

El mapa de tumores UCSC, un navegador interactivo desarrollado por Yulia Newton y Adam Novak para ayudar a los investigadores a visualizar los datos, enseA�a muestras de pacientes en un Interfaz de Google Maps. Wong usA? el navegador para recoger un conjunto de 10 paneles en el artA�culo de ‘Cell’ que ilustra los patrones dominantes encontrados en los datos. Estos incluyen la cA�lula de origen, la histologA�a molecular, la «raA�z» o el estado de diferenciaciA?n, las vA�as genA�ticas alteradas especA�ficas y el componente del sistema inmune de los tumores «Observar estos mapas tumorales es como mirar la Tierra desde la A?rbita por primera vez –pone como ejemplo Stuart–. Ahora, vemos la imagen completa del cA?ncer y me llena de esperanza de que podamos entender su complejidad finita, no infinita».