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Prueba determina si los pacientes con cáncer requieren quimioterapia

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 16 Jul 2019
Imagen: Una preparación histológica de un paciente con carcinoma lobular invasivo, que demuestra un patrón de crecimiento predominantemente lobular (Fotografía cortesía de KGH).
Imagen: Una preparación histológica de un paciente con carcinoma lobular invasivo, que demuestra un patrón de crecimiento predominantemente lobular (Fotografía cortesía de KGH).
El carcinoma lobular invasivo (ILC, por sus siglas en inglés) es el tipo especial más común de cáncer de mama y se caracteriza por la pérdida funcional de la E-cadherina, con el resultado de que se producen defectos de adhesión celular. El ILC se suele presentar como un cáncer de mama de grado 2 con receptor de estrógeno positivo, con un buen pronóstico a corto plazo.

Muchos de los desafíos clínicos asociados con el diagnóstico y manejo de pacientes con ILC están directamente relacionados con este comportamiento, incluida la dificultad en la obtención de imágenes por mamografía y la obtención de márgenes quirúrgicos claros. En consecuencia, más pacientes se presentan tarde, con tumores más grandes, participación más frecuente de los ganglios linfáticos axilares y que requieren una mayor frecuencia de mastectomías en comparación con las pacientes diagnosticadas de carcinoma invasivo de tipo no especial (IC-NST).

Un gran equipo de científicos médicos liderado por la Universidad de Queensland (Herston, QLD, Australia) tomó tumores congelados frescos y muestras de sangre correspondientes y utilizó un análisis integrador de la expresión de genes y el número de copias de ADN para identificar nuevos promotores y biomarcadores de pronóstico, utilizando 25 muestras internas, 125 de METABRIC y 146 de TCGA.

El ADN y el ARN se extrajeron de cortes de tejido congelado, ya sea recolectando cortes congelados directamente en tubos de extracción o siguiendo la disección de la aguja para enriquecer la celularidad del tumor, lo cual fue determinado por un patólogo usando secciones congeladas teñidas adyacentes. Se utilizaron kits de extracción QIAgen (QIAgen, Chadstone, Australia). La cuantificación y la evaluación de la calidad de los ácidos nucleicos se realizaron utilizando los ensayos Qubit dsDNA BR y RNA BR (Invitrogen, Scoresby, Australia) y Bioanalyzer RNA 6000 Nano.Assum (Agilent, Mulgrave, Australia). El perfil de expresión génica de las muestras de UQCCR se realizó utilizando el Ensayo de Hibridación Directa de Expresión Génica del Genoma Completo (Illumina, Scoresby, Australia).

El equipo utilizó los análisis integrativos in sílico y derivó un conjunto de 194 genes que eran altamente pronósticos en el ILC; llamaron a este metagen, ‘LobSig’. Al evaluar un período de seguimiento de 10 años, LobSig superó a otros análisis comerciales similares. El estado de LobSig predijo el resultado con un 94,6% de exactitud entre los casos clasificados como de “riesgo moderado”. El análisis de redes identificó pocas vías candidatas, aunque se identificaron conjuntos de genes relacionados con la proliferación, y un fenotipo LobSig-high se asoció con el subtipo proliferativo TCGA. El ILC con un mal resultado, según lo predicho por LobSig, se enriqueció con mutaciones en ERBB2, ERBB3, TP53, AKT1 y ROS1.

Amy E. McCart Reed, PhD, científica de investigación clínica y primera autora del estudio dijo: “En este estudio, reunimos un conjunto de 194 genes que, al trabajar juntos, actúan como una firma para ayudar a aclarar qué pacientes son más probables de tener un resultado positivo con su cáncer de mama. Si tienen un puntaje de riesgo bajo, significa que podríamos liberarlos de la carga de la quimioterapia. Si tienen una puntuación de alto riesgo, podríamos seguir recomendando la quimioterapia como tratamiento”.

Los autores concluyeron que la firma molecular, LobSig, que captura el paisaje genómico peculiar de los tumores del ILC, junto con la información clínico-patológica, pueden proporcionar un mecanismo robusto para el pronóstico en los cánceres ILC. El estudio fue publicado el 27 de junio de 2019 en la revista npj Breast Cancer.

Enlace relacionado:
Universidad de Queensland
QIAgen
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Agilent
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