Un estudio identifica un biomarcador que puede predecir si los pacientes con cáncer de colon se benefician de la quimioterapia

Muchas personas con cáncer de colon en estadio II o III reciben quimioterapia adicional o adyuvante después de la cirugía. Sin embargo, los ensayos clínicos han demostrado que este tratamiento no mejora las posibilidades de supervivencia de todos los pacientes. estudiar publicado 25 de julio en Informes de células médicas Identifica y valida un biomarcador de 10 genes que puede predecir si un paciente con cáncer de colon en estadio II o III se beneficiará de la quimioterapia adyuvante.

El resultado secundario del estudio también puede conducir a más investigaciones y aplicaciones. Los investigadores descubrieron que la firma genética también puede predecir si la inmunoterapia ayudará a algunos pacientes, lo cual es importante porque aún no existen pautas claras sobre qué pacientes con cáncer de colon podrían beneficiarse de la inmunoterapia.

El estudio, dirigido por Stephen Chen, investigador del Sylvester Comprehensive Cancer Center de la Facultad de Medicina Miller de la Universidad de Miami, sienta las bases para futuras investigaciones que algún día puedan permitir a los pacientes y a sus médicos tomar decisiones de tratamiento personalizadas.

«Cuando hablamos de oncología de precisión, significa que se utiliza información individual del paciente (y aquí estamos hablando específicamente de biomarcadores del paciente) para guiar al médico en la toma de una decisión clínica sobre qué tipo de tratamiento es mejor para el paciente», Chen dicho. «Lo ideal sería aplicar quimioterapia adyuvante sólo a los pacientes que se beneficiarían de ella, pero aún necesitamos encontrar otros tratamientos eficaces para los pacientes que no responden».

Como científico de datos, Chen aplica el aprendizaje automático y la inteligencia artificial en la investigación del cáncer, centrándose principalmente en el cáncer colorrectal y de mama.

Los científicos han descubierto previamente biomarcadores que ayudan a los médicos a predecir la curva de supervivencia de un paciente o comprender la gravedad del cáncer. Chen dice que estos indicadores son útiles, pero no ayudan a guiar el tratamiento.

Entonces, él y sus colegas de la Universidad de Vanderbilt y el Centro Oncológico Memorial Sloan Kettering se propusieron buscar una firma genética (un conjunto específico de genes cuyos patrones de expresión combinados podrían servir como biomarcador) que pudiera hacerlo.

Los tumores de los pacientes con cáncer de colon tienen muchos perfiles genómicos diferentes, por lo que el equipo combinó perfiles de expresión genética de seis fuentes disponibles públicamente para crear un conjunto de datos de 933 pacientes, lo que lo convierte en uno de los conjuntos de datos de expresión genética más grandes para el cáncer de colon en estadio II y III.

Los científicos de datos del equipo seleccionaron cuidadosamente y realizaron un control de calidad de los datos para garantizar que pudieran identificar una firma genética precisa para predecir las respuestas a la quimioterapia.

También querían que la firma genética fuera práctica, con una pequeña cantidad de genes. Utilizaron el aprendizaje automático para construir una red de miles de genes potencialmente relacionados, que redujeron primero a una red de 18 genes y luego a 10 genes.

Una vez que estuvieron seguros de que la red de 10 genes era biológicamente significativa, construyeron un modelo que analizaba la firma genética para predecir qué pacientes se beneficiarían de la quimioterapia adyuvante.

A continuación, el equipo quiso probar la precisión de su firma genética. Tener un equipo multidisciplinario fue crucial para la mudanza, dijo Chen. «Trabajar en estrecha colaboración con cirujanos, oncólogos y biólogos garantiza que nuestros hallazgos sean sólidos, clínicamente relevantes y puedan traducirse de manera efectiva en la práctica práctica».

Los científicos de datos del equipo probaron el poder predictivo de la firma genética comparándola con los resultados de miles de redes aleatorias que constan de cinco a quince genes. Fue significativamente mejor a la hora de predecir si un paciente se beneficiaría de la quimioterapia.

Los cirujanos y oncólogos recolectaron muestras de tejido tumoral de 109 pacientes con cáncer de colon en estadio II y III, junto con información sobre las respuestas de los pacientes a la quimioterapia adyuvante.

Las pruebas que utilizaron estas muestras validaron aún más el modelo: el estudio encontró que los pacientes que se predijo que se beneficiarían de la quimioterapia en función de su firma genética «lograron resultados de supervivencia significativamente mejores que aquellos para los que se predijo que no se beneficiarían».

Chen espera que el biomarcador que creó su equipo algún día pueda usarse para ayudar a los pacientes, pero se necesitan varios pasos más antes de que pueda usarse clínicamente.

«Para poder aplicar este tratamiento clínicamente de verdad, tenemos que realizar ensayos clínicos prospectivos. Esto significa que reclutamos pacientes y aplicamos este biomarcador para ver si es realmente eficaz», afirmó.

El estudio fue motivado por el objetivo de Chen de traducir la ciencia de datos en beneficios para el mundo real.

«Espero que todos los resultados de la investigación que descubramos puedan mejorar las decisiones clínicas y, en última instancia, ayudar a los pacientes con cáncer», afirmó.