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Predicen si los pacientes responden a la terapia del cáncer de recto

Científicos españoles crean una herramienta que analiza la probabilidad de funcionamiento del tratamiento preoperatorio

Los investigadores Samuel Gonçalves (a la izquierda) y David García-Molleví (derecha).
Predicen si los pacientes responden a la terapia del cáncer de recto
Redacción
Lunes, 10 de julio de 2017, a las 10:00
Investigadores del Programa Contra la Resistencia Terapéutica del Cáncer (Procure), del Instituto de Investigación Biomédica de Bellvitge (Idibell) y del Instituto Catalán de Oncología (ICO) han desarrollado una nueva herramienta que permite establecer la probabilidad de respuesta al tratamiento preoperatorio en tumores de recto localmente avanzados.

Predecir que pacientes no responderán a la terapia puede ayudar a evitar efectos secundarios innecesarios y permitirá ofrecerles alternativas más beneficiosas, como pueden ser la cirugía programada con mayor antelación o la participación en estudios clínicos.

En palabras del líder del estudio, David García-Molleví, “dentro del espectro del cáncer colorrectal, el cáncer de recto localmente avanzado (LARC) es el único caso clínico en que se prescribe sistemáticamente un tratamiento quimioterápico previo a la cirugía. Sin embargo, hoy en día es muy difícil predecir la respuesta de los pacientes a este tratamiento preoperatorio; se sabe que alrededor de un 60 por ciento de los pacientes de LARC no responderán, pero hasta ahora no se disponía de marcadores suficientemente robustos para identificarlos”.

Con la ayuda de un microscopio de captura láser y herramientas de análisis de RNA, el investigador Samuel Gonçalves caracterizó varias zonas de una serie de tumores, distinguiendo entre las células tumorales y las del estroma, el tejido que la rodea. Comparando los resultados del análisis entre pacientes que había repuesto y pacientes que no, los científicos observaron que las propias células tumorales no presentaban diferencias significativas. En cambio, el estroma tumoral era muy diferente entre ambos tipos de pacientes, lo que podía convertirlo en una gran fuente de biomarcadores predictores. Concretamente, y tras un proceso de refinamiento, identificaron cinco  genes clave susceptibles de convertirse en biomarcadores de la respuesta al tratamiento.

Según explica García-Molleví, “una vez teníamos identificados los genes, trasladamos los resultados a nivel proteico para diseñar una herramienta inmunohistoquímica económica, reproducible y con más relevancia biológica; también conseguimos reducir el análisis a tan solo dos proteínas del estroma, la fibronectina y el colágeno 3”.

Probabilidad del 88% de acierto

Esta nueva herramienta de predicción inmunohistoquímica ha sido validada en una cohorte con datos provenientes de 36 pacientes, logrando una probabilidad de acierto del 88 por ciento de cuando el test es positivo, es decir, cuando predice que el paciente no responderá al tratamiento. Una vez publicados estos resultados, los científicos se plantean ampliar la validación de una herramienta en un estudio prospectivo multicéntrico con un mayor número de participantes.