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23 de octubre de 2018 | Actualizado: Martes a las 18:00
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Un modelo de biopsias líquidas predice el progreso del cáncer colorrectal

Según una publicación de la Asociación Estadounidense de Investigación del Cáncer

El modelo se basa en predicciones estadísticas de los pacientes que están en riesgo de progresión.
Un modelo de biopsias líquidas predice el progreso del cáncer colorrectal
Redacción
Jueves, 30 de agosto de 2018, a las 09:10
Un modelo evolutivo que utiliza muestras de sangre en serie de pacientes con cáncer colorrectal avanzado tratados con terapias anti-EGFR en un ensayo de fase II podría predecir el tiempo de espera para la progresión de forma personalizada en cada paciente, según una investigación realizada por científicos británicos publicada en Cancer Discovery, la publicación de la Asociación Estadounidense de Investigación del Cáncer.

"Al combinar el muestreo longitudinal frecuente de ADN libre de células con modelos matemáticos de la evolución del tumor, pudimos hacer predicciones estadísticas de los pacientes que estaban en riesgo de progresión --explica Andrea Sottoriva, coautora senior del estudio ye investigadora del Instituto de Investigación del Cáncer de Londres (Reino Unido)--. También pudimos determinar cuándo iba a reaparecer un cáncer, paciente por paciente. Esta es la primera vez que la predicción cuantitativa de este tipo se ha utilizado con éxito en el cáncer".

Si bien los médicos a menudo usan biopsias tumorales para el genotipado del cáncer, muchos tumores tienen una heterogeneidad intratumoral que puede provocar resistencias al tratamiento, por lo que se necesitan múltiples biopsias en el tiempo y el espacio para comprender mejor cómo evolucionan los tumores para resistir la terapia, explica Nicola Valeri, líder del equipo en Cáncer Gastrointestinal Biología y Genómica en el Instituto de Investigación del Cáncer de Londres y consultor médico oncólogo en The Royal Marsden NHS Foundation Trust.

Las biopsias líquidas no son invasivas, lo que permite la recolección de ADN tumoral circulante en muchos puntos temporales sin riesgo adicional para el paciente. Además, el análisis del ADN tumoral circulante puede capturar la heterogeneidad intratumoral mejor que una pequeña porción del tumor, relata Valeri.

Un campo por investigar 


Aunque mucha investigación se ha centrado en la utilidad clínica del ADN libre de células (ADNc) para el control de la enfermedad, el uso de biopsias líquidas como herramienta predictiva para estimar el tiempo hasta la progresión de la enfermedad no se ha investigado a fondo, señaló Sottoriva.

Los investigadores analizaron los resultados del ensayo PROSPECT-C que evaluó los biomarcadores de la respuesta y la resistencia a las terapias anti-EGFR en pacientes con cáncer colorrectal metastásico RAS. Las biopsias tumorales se tomaron de pacientes en puntos de tiempo predefinidos de pretratamiento (línea de base) y post-tratamiento (progresión de la enfermedad), y en respuesta parcial en algunos. Además, los pacientes proporcionaron muestras de plasma cada cuatro semanas hasta la progresión de la enfermedad.

Aunque el genotipado de tumores estándar clasificó a los pacientes con cáncer colorrectal metastásico con RAS de tipo salvaje, el análisis de cfDNA de referencia reveló que muchos de estos tumores de pacientes tenían aberraciones en las proteínas RAS, lo que podría explicar por qué eran resistentes al cetuximab, un inhibidor de EGFR, apunta Valeri. Además, la secuenciación ultraprofunda de los núcleos de biopsia tumoral basal reveló mutaciones RAS, resaltando aún más las limitaciones de los métodos estándar para el genotipado tumoral.

Valeri y sus colegas generaron modelos matemáticos que utilizaron los niveles de cfDNA y antígeno carcinoembrionario (CEA) del plasma de pacientes individuales para predecir el tiempo hasta la progresión.

"La integración de nuevas tecnologías de monitoreo como cfDNA, en combinación con modelos matemáticos de predicción de tumores, puede ofrecer la oportunidad de actuar temprano, detener la terapia o cambiar el tratamiento para mantenerse un paso adelante de la enfermedad --explica Valeri--. Nuestro método permite una predicción más precisa, así como un mejor control de la respuesta a la terapia".