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DOMINGO, 20 de julio (HealthDay News/Dr. Tango) -- Un análisis genético de gran tamaño sugiere que la actividad de ciertos genes podría algún día permitir a los médicos predecir qué pacientes de cáncer de pulmón necesitarán terapias más agresivas y cuáles no.
Pero los hallazgos también subrayan la dificultad de llevar a cabo tales predicciones, sobre todo en las personas que están en las etapas más precoces de la enfermedad, cuando las terapias agresivas pudieran ser de máximo valor.
El objetivo es crear predictores eficaces basados en la expresión genética (actividad) y utilizarlos anticipadamente para guiar las decisiones de tratamiento, señalan los expertos.
Sin embargo, para lograrlo, "hay que conocer qué problemas potenciales podrían influenciar qué tan bien se podría predecir la expresión genética", advirtió el investigador David Beer, profesor del departamento de cirugía torácica de la Universidad de Michigan. "Supongo que el punto principal del estudio es que no será algo sencillo, dada la heterogeneidad del adenocarcinoma de pulmón. Aún hay muchas cuestiones importantes".
No obstante, este estudio, el más completo hasta la fecha, podría preparar el terreno para tratamientos más personalizados del cáncer de pulmón basados en los perfiles de expresión genética, señaló un experto.
"El objetivo es a cinco años a partir de ahora, si tuviera estos datos de pacientes de cáncer de pulmón en etapa I y II, poder decirles que tienen un perfil de bajo riesgo, por lo que no necesitan quimioterapia o viceversa, por supuesto", dijo el Dr. Edward Kim, profesor asistente de medicina del departamento de oncología torácica y de cabeza y cuello del Centro oncológico M.D. Anderson de la Universidad de Texas en Houston.
"No es un trabajo distinto del que hacemos en el cáncer de mama, donde utilizamos ciertos marcadores para ayudar a los médicos a tomar una decisión respecto a qué tratamiento necesitan", apuntó Kim. "Éste es un paso en esa dirección para el cáncer de pulmón".
Los resultados aparecen en la edición en línea del 20 de julio de Nature Medicine.
Beer, junto con James Jacobson del U.S. National Cancer Institute, dirigió el estudio con el apoyo del Consorcio de desafío del director para la clasificación molecular del adenocarcinoma de pulmón del NCI, en el que también participaron investigadores del Centro oncológico H. Lee Moffitt en Tampa de Florida, del Centro oncológico Memorial Sloan-Kettering de Nueva York, del Instituto oncológico Dana-Farber de Boston y del Instituto oncológico de Ontario en Canadá.
El consorcio recopiló primero 442 muestras de adenocarcinoma de pulmón de seis instituciones y luego las dividió en cuatro grupos de pruebas. Para cada muestra, recopilaron datos de expresión genética de unos 22,000 genes que encontraron en las muestras de cáncer. También analizaron información clínica, como la etapa del cáncer y los resultados de los pacientes.
Los miembros del consorcio luego utilizaron los grupos de pruebas, incluidos los datos de los resultados, para desarrollar "clasificadores", una colección de genes cuyos cambios en la actividad (expresión o producción de proteínas, por ejemplo), ya sea un aumento o una disminución, predicen el resultado del paciente.
Después, los investigadores aplicaron esos clasificadores (se desarrollaron ocho en total) a los dos grupos de prueba restantes en el llamado paso de validación. A diferencia de la "fase de entrenamiento" inicial del estudio, los datos de los resultados de los pacientes de esta fase fueron "ciegos". Esto significaba que los investigadores debían permitir que sus firmas genéticas (con o sin la ayuda de datos clínicos) predijeran el pronóstico del paciente. Esas predicciones luego fueron comparadas con los datos clínicos reales para medir su precisión.
Los resultados, según Beer, fueron mezclados.
"Hallamos que algunos [clasificadores] hacen un buen trabajo en un grupo de pruebas, pero no en ambos, y pocos lograron buenos resultados en ambos grupos. Además, algunas de las firmas publicadas no fueron efectivas en lo absoluto.
El desempeño fue mejor para los tumores de todas las etapas de la enfermedad que cuando se centraban solamente en la enfermedad de etapa I, anotó. Pero en la mayoría de los casos, la adición de datos clínicos mejoró sustancialmente las predicciones.
Para Beer, los datos subrayan las dificultades de trabajar con una enfermedad variable como el cáncer de pulmón, que surge a raíz tanto de factores genéticos como ambientales (como el tabaquismo).
"Sería maravilloso si fuera algo sencillo y se pudiera lograr de manera precisa, pero en la realidad no funciona tan bien como esperábamos, y estamos tratando de averiguar a qué se debe", dijo. "¿Por qué funciona bien en algunos pacientes y en otros no? ¿Cómo se puede mejorar? ¿Cómo se pueden identificar genes que sean pronósticos para todo el mundo, o al menos para un subgrupo específico de pacientes?".
Sin embargo, el Dr. Arul Chinnaiyan, experto en micromatriz del cáncer de la Universidad de Michigan, que no colaboró en la investigación, alabó el diseño del estudio por su tamaño, el uso de muestras ciegas y su formato multiinstitucional. También aplaudió la capacidad del equipo para desarrollar e identificar firmas genéticas que fueron efectivas en los varios sitios de prueba.
"Muchos biomarcadores de los que se desarrollan con frecuencia no se sostienen en las diferentes instituciones", destacó. "Al comienzo, los estudios se realizan de manera aislada, en una institución. Con frecuencia, cuando otro investigador lo hace, no se confirma. Por esta razón resulta impresionante que se haya sostenido en todas estas instituciones. Esto subraya la solidez de la firma que identificaron y que probablemente se mantendrá en un escenario clínico".
Kim estuvo de acuerdo en que la fuerza del estudio está en sus números.
"Este [trabajo] es altamente importante porque participaron muchas instituciones, tienen 442 muestras con una expresión genética muy buena y datos clínicos", destacó. "Y el objetivo es seguir trabajando para pasar a un estudio prospectivo y con algo suerte, integrarlo en nuestra práctica clínica diaria".
"De acuerdo con Chinnaiyan, los nuevos datos sugieren que el pronóstico del cáncer de pulmón, al igual que el cáncer de mama, podría pronosticarse a partir de los datos de expresión genética de una prueba diagnóstica. Dos pruebas clínicas, la prueba MammaPrint de Agendia y el análisis Oncotype DX de Genomic Health, ya utilizan la expresión de 70 o 21 genes, respectivamente, para predecir cuáles pacientes de cáncer de mama son más propensas a sufrir una recurrencia de la enfermedad y cuáles se podrían beneficiar de terapias más agresivas.
La esperanza es que se puedan utilizar estrategias similares para un cáncer aún más mortífero, el cáncer de pulmón.
"Es algo muy análogo", dijo Chinnaiyan.
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Página actualizada: 22 julio 2008 |