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Atlas de proteínas acelera la medicina personalizada en los pacientes con leucemia

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 08 May 2019
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Imagen: Frotis de sangre de un paciente con leucemia mieloide aguda definida por la presencia de más de 90% de mieloblastos en sangre y/o médula ósea (Fotografía cortesía de Pathpedia).
Imagen: Frotis de sangre de un paciente con leucemia mieloide aguda definida por la presencia de más de 90% de mieloblastos en sangre y/o médula ósea (Fotografía cortesía de Pathpedia).
La leucemia mieloide aguda se asocia con factores de riesgo que son, en gran parte, desconocidos y con una respuesta heterogénea al tratamiento. Solo alrededor de una de cada cuatro personas diagnosticadas con leucemia mieloide aguda (LMA) sobreviven cinco años después del diagnóstico inicial.

Para mejorar esa tasa de supervivencia, los científicos han creado un atlas en línea para identificar y clasificar las firmas de proteínas presentes en el diagnóstico de LMA. Las nuevas clasificaciones de proteínas ayudarán a los médicos a recomendar un mejor tratamiento y una medicina personalizada para los pacientes que padecen este cáncer agresivo, que se produce en la sangre y la médula ósea.

Un equipo de científicos de la Universidad de Texas en San Antonio (UTSA, San Antonio, TX, EUA) y el Centro de Cáncer MD Anderson de la Universidad de Texas (Houston, TX, EUA) examinó la diversidad genética, epigenética y ambiental que se produce en las células cancerosas debido a la LMA. Analizaron las pruebas proteómicas de 205 biopsias de pacientes y desarrollaron un método computacional nuevo llamado MetaGalaxy (www.leukemiaatlas.org) para clasificar las firmas de proteínas en 154 patrones diferentes según sus funciones celulares y vías.

Al abordar este desafío a través de la lente única de desarrollar un mapa cuantitativo para cada paciente de leucemia a partir de la expresión de proteínas en su sangre y médula ósea, en lugar de la lente estándar de métricas cualitativas y riesgos genéticos solos, los colaboradores podrán categorizar a los pacientes con mayor precisión en grupos de riesgo y predecir mejor sus resultados de tratamiento. El equipo encontró 11 constelaciones de patrones funcionales correlacionados y 13 firmas que estratifican los resultados de los pacientes. Los científicos encontraron una superposición limitada entre los datos de proteómica y tanto de la citogenética como de las mutaciones genéticas. Además, las líneas celulares de la leucemia muestran similitudes proteómicas limitadas con las células de pacientes con LMA, lo que sugiere que se necesita un enfoque más profundo en las muestras derivadas de pacientes para obtener información relevante para la enfermedad.

Amina Qutub, PhD, profesora asociada e ingeniera bioquímica y autora principal del estudio dijo: “La leucemia mieloide aguda se presenta como un cáncer tan heterogéneo que a menudo se describe no como una, sino como una colección de enfermedades. Para descifrar las pistas que se encuentran en las proteínas de la sangre y la médula ósea de los pacientes con leucemia, desarrollamos un nuevo análisis computarizado, MetaGalaxy, que identifica las características moleculares de la leucemia. Estos distintivos son análogos a la forma en que las constelaciones guían la navegación de las estrellas: proporcionan un mapa de los cambios de proteínas para la leucemia”. El estudio se publicó el 15 de abril de 2019 en la revista Nature Biomedical Engineering.

Enlace relacionado:
Universidad de Texas en San Antonio
Centro de Cáncer MD Anderson de la Universidad de Texas



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