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Algoritmo "detector de metales" consigue tumores vulnerables

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 16 Apr 2025
Imagen: las células de cáncer de pulmón púrpura en esta imagen tienen una mutación genética específica (foto cortesía del Instituto Nacional del Cáncer, Institutos Nacionales de la Salud)
Imagen: las células de cáncer de pulmón púrpura en esta imagen tienen una mutación genética específica (foto cortesía del Instituto Nacional del Cáncer, Institutos Nacionales de la Salud)

Científicos han desarrollado un algoritmo capaz de funcionar como un "detector de metales" para identificar tumores vulnerables, lo que supone un avance significativo en el tratamiento personalizado del cáncer. Este avance podría utilizarse para identificar con precisión a los pacientes con cáncer que más probablemente se beneficien de la inmunoterapia.

El algoritmo, denominado PRRDetect, fue creado por investigadores financiados por Cancer Research UK y el NIHR de la Universidad de Cambridge (Cambridge, Reino Unido). Funciona reconociendo patrones específicos de mutaciones que surgen en las células cancerosas cuando no pueden reparar errores de ADN. PRRDetect representa un avance significativo en el uso de la genómica (el estudio de toda la información genética del ADN de una persona) para comprender mejor el cáncer. Hasta ahora, las pruebas de secuenciación genómica (lectura de ADN) se han centrado típicamente en identificar mutaciones específicas que impulsan el cáncer, como las de los genes BRCA, que los médicos pueden tratar con fármacos específicos. Sin embargo, este nuevo algoritmo va más allá de la identificación de mutaciones aisladas, ya que detecta patrones de mutación más amplios, o "firmas mutacionales", que revelan información más detallada sobre la composición genética del cáncer.

En este estudio, los investigadores se centraron en analizar patrones en el ADN que sufren mutaciones indel, un tipo de mutación en la que los nucleótidos (las unidades básicas del ADN) se insertan o eliminan incorrectamente en la secuencia de ADN. Al examinar casi 5.000 tumores, los investigadores identificaron patrones de mutación únicos indicativos de disfunción de reparación posreplicativa (PRRd), una afección en la que las células presentan mecanismos de reparación defectuosos. Estos datos se utilizaron posteriormente para desarrollar PRRDetect, una herramienta que escanea las secuencias genómicas en busca de mutaciones relacionadas con PRRd. Dado que los tumores con PRRd responden mejor a la inmunoterapia, que activa el sistema inmunitario del cuerpo para atacar las células cancerosas, el equipo de investigación cree que esta herramienta podría ayudar a traducir los hallazgos genómicos en tratamientos más eficaces para los pacientes.

El estudio exploró datos genómicos de una variedad de tipos de cáncer, incluyendo tumores de pulmón y cerebro, así como cánceres de intestino, endometrio, piel, vejiga y estómago. Si bien existía evidencia de que PRRd era más prevalente en estos cánceres, PRRDetect puede ser la primera herramienta efectiva para identificarlo. El equipo de investigación ahora está trabajando en ensayos clínicos para evaluar qué tan bien PRRDetect puede predecir la respuesta de un paciente a la inmunoterapia. Además, planean expandir su análisis genómico para cubrir 20 tipos de cáncer, lo que potencialmente conduciría a descubrimientos aún más innovadores. Publicado en la revista Nature Genetics, el estudio también reveló nuevos conocimientos sobre las posibles causas del cáncer. Diez de los patrones de mutación indel estaban relacionados con carcinógenos conocidos, como el uso de tabaco y la exposición a la luz ultravioleta, mientras que otros 19 no se habían identificado previamente. Estos nuevos patrones podrían sugerir causas desconocidas de cáncer o mecanismos de crecimiento que podrían ser el objetivo de nuevos tratamientos.

“Los cánceres con reparación defectuosa del ADN tienen mayor probabilidad de ser tratados con éxito”, afirmó la profesora Serena Nik-Zainal, quien dirigió el primer estudio sobre el nuevo algoritmo. “PRRDetect nos ayuda a identificar mejor estos cánceres y, a medida que secuenciamos cada vez más cánceres de forma rutinaria en la clínica, podría, en última instancia, ayudar a los médicos a adaptar mejor los tratamientos a cada paciente”.

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