Nueva prueba podría predecir éxito de inmunoterapia para una gama más amplia de cánceres

La inmunoterapia ha revolucionado el tratamiento del cáncer, pero sólo una minoría de pacientes experimenta respuestas favorables. Es fundamental determinar qué pacientes se beneficiarán de la inmunoterapia, ya que estos tratamientos pueden tener efectos secundarios graves y, en algunos casos, incluso acelerar la progresión del cáncer. Ahora, se ha identificado un nuevo marcador genético que podría predecir la respuesta del paciente a la inmunoterapia en tipos de cáncer que antes carecían de tales herramientas predictivas.

Un estudio dirigido por investigadores de la Universidad de Pittsburgh (Pittsburgh, PA, EUA) encontró que los tumores con una mayor cantidad de reordenamientos intragénicos (IGR) en su código genético pueden responder mejor a la inmunoterapia. Este hallazgo abre la puerta a decisiones de tratamiento más específicas para cánceres como el de mama, ovario, esófago y útero. Normalmente, los respondedores a la inmunoterapia se identifican por la carga mutacional del tumor (CMT), que cuenta el número de mutaciones simples en el ADN de las células cancerosas. La CMT alta hace que las células cancerosas sean más visibles para el sistema inmunológico, lo que convierte a los pacientes con CMT alta en candidatos ideales para la inmunoterapia. Sin embargo, este método es más eficaz para los cánceres con altas tasas de mutación, como el melanoma y el cáncer de pulmón.

En su búsqueda de un nuevo biomarcador genético para predecir el éxito de la inmunoterapia en otros cánceres, el equipo analizó más de 1.000 genomas de cáncer de varios tipos utilizando una gran base de datos del Consorcio Internacional de Genómica del Cáncer. Descubrieron que evaluar la carga general de IGR podría predecir la infiltración de células inmunitarias y la respuesta a la inmunoterapia en ciertos cánceres. Los IGR, que resultan de complejos reordenamientos estructurales dentro de un gen, contrastan con la CMT, que es similar a simples errores tipográficos en el ADN. Los investigadores observaron una relación entre IGR y la CMT en diferentes tipos de tumores. Los cánceres con CMT alta, como el melanoma y el cáncer de pulmón, tenían cargas de IGR bajas, mientras que los cánceres de mama, ovario, endometrio y esófago exhibieron CMT baja pero cargas de IGR altas. Tanto el IGR alto como la CMT alta se asociaron con una mayor inflamación de las células T, lo que sugiere que cualquier tipo de anomalía genética podría mejorar el reconocimiento inmunológico y la posible destrucción de las células cancerosas.

En un ensayo clínico de pacientes con cáncer de esófago tratados con durvalumab, aquellos con cargas de IGR más altas respondieron mejor a la inmunoterapia, mientras que los pacientes con recaída tendieron a tener cargas de IGR más bajas. Otro ensayo clínico con pacientes con cáncer de vejiga tratados con atezolizumab mostró que la CMT, pero no la carga del IGR, predijo la respuesta en este cáncer con predominio de CMT. Sin embargo, en pacientes pretratados con quimioterapia basada en platino, la carga de IGR posterior a la quimioterapia, pero no la carga previa a la quimioterapia, predijo la respuesta a la inmunoterapia. Esto sugiere que la exposición al platino, que puede inducir reordenamientos estructurales del genoma, afecta la respuesta a la inmunoterapia. Estos hallazgos sugieren que las pruebas IGR podrían guiar a los médicos en la selección de tratamientos óptimos para diferentes tipos y contextos de cáncer. Con el costo cada vez menor de la secuenciación del genoma completo, medir la carga de IGR pronto podría ser factible y asequible. Los investigadores ahora se centran en seguir desarrollando y estandarizando sus pruebas y algoritmos para aplicaciones clínicas.

"Hay pruebas genéticas disponibles que son excelentes para predecir la respuesta a la inmunoterapia en melanoma y cáncer de pulmón, pero no funcionan bien en algunos otros cánceres", dijo el Dr. Xiaosong (Johnathan) Wang, Ph.D., profesor asociado de patología en Pitt. "Para ayudar a llenar esta brecha, desarrollamos un nuevo enfoque que analiza una clase de reordenamientos ocultos o encriptados en el genoma del cáncer".

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