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14/02/2019

Visavis

Científicos israelíes desarrollan una nueva tecnología para perfilar la composición genética de las células cancerígenas






Científicos y médicos israelíes desarrollan una nueva tecnología para perfilar la composición genética única de las células tumorales de mieloma. Esto va a permitir un mejor diagnóstico y tratamiento.

El cáncer surge cuando las células pierden el control. Descifrar la “estrategia” de las células cancerosas y esbozar cómo las células cancerosas se apropian de las rutas específicas para la proliferación incontrolada permitirá lograr formas más eficientes de combatirlas.

El esfuerzo fue en conjunto entre científicos del Instituto Weizmann de Ciencias y médicos de los principales departamentos de hematología-oncológica en Israel. Ellos lograron crear perfiles detallados de cáncer de mieloma en ambas etapas precancerosas. En pacientes con mieloma múltiple recién diagnosticados, así como después del tratamiento y la recaída. Estos planos detallados ayudarán en el futuro a un diagnóstico preciso y al tratamiento de esta enfermedad.

El mieloma múltiple es el segundo tipo de cáncer sanguíneo más común. El mieloma múltiple se produce cuando las células plasmáticas en la médula ósea, las células que producen anticuerpos, proliferan fuera de control y conducen a diversos tipos de insuficiencia orgánica y a la muerte.

A pesar de muchos años de investigación y a una importante mejora reciente en la supervivencia de los pacientes con mieloma con nuevos métodos de inmunoterapia, muchos pacientes sucumben a una respuesta limitada y todos recaen.

Un importante obstáculo en el diagnóstico de la enfermedad de mieloma es el hecho de que cada paciente es único y los análisis de sangre actuales son incapaces de identificar el inicio temprano de la enfermedad y clasificar qué paciente debe recibir qué tratamiento.

Por ejemplo, los pacientes cuyos análisis de sangre rutinarios revelan algunas características distintivas de la enfermedad en una etapa temprana y precancerosa son seguidos de cerca con una estrategia de “vigilar y esperar”, pero cada año el 1 % de ellos perderá en esta “ruleta rusa” y desarrollará la enfermedad del mieloma completa.

Hasta hace poco, no había manera de discriminar entre aquellos que se transformarán y aquellos que no.

El doctor Guy Ledergor, y el Dr. Assaf Weiner del grupo del profesor Ido Amit del Departamento de Inmunología del Instituto Weizmann de Ciencias junto con el Profesor Amos Tanay, del Departamento de Regulación Biológica y Ciencias de la Computación y Matemáticas Aplicadas, consideraron que el método sensible desarrollado por el grupo, conocido como secuenciación de ARN unicelular, puede proporcionar un nuevo enfoque para comprender la composición del mieloma múltiple y diseñar enfoques nuevos y más efectivos para diagnosticar y tratar esta devastadora enfermedad.

Con esta visión en mente, el programa del Instituto Weizmann de Ciencias Bench to Bedside (que literalmente significa del laboratorio a la cabecera del enfermo), dirigido por el profesor Barbash, proporcionó un esfuerzo nacional israelí para reclutar a todos los departamentos de hematología-oncológica en Israel.

El nuevo método secuencia el ARN de miles de células individuales de la sangre o la médula ósea del paciente. Esto es lo que permite capturar el programa genético específico que está activo en cada célula individual.

Para comprender el plano del cáncer de mieloma, los científicos primero generaron un modelo de alta resolución de células plasmáticas normales mediante la secuenciación de decenas de miles de células de individuos sanos.

Estos son pacientes sometidos a reemplazos de cadera que sirvieron como grupo de control. Las células plasmáticas de los pacientes de control eran muy similares dentro y entre los individuos, mostrando básicamente un único plano común de células plasmáticas normales. Al comparar el plano normal con los planos de los pacientes, se demostró que el plano de las células cancerosas del mieloma era extremadamente heterogéneo.

En el cada paciente mostraba su propio y único modelo y con algunos pacientes que mostraron varios clones de tumores que mostraron más de un solo plano en un paciente.

Este esfuerzo conjunto de médicos y científicos ha podido demostrar que es posible identificar incluso un número muy pequeño de células malignas en la sangre a una etapa muy temprana (precancerosa).

De este modo permitir diagnósticos mucho más precisos y tener opciones de los tratamientos para cada paciente según su enfermedad “personalizada”.

Como resultado, también será posible realizar un seguimiento y supervisión a estos pacientes con análisis de sangre notablemente menos dolorosos, reemplazando las dolorosas biopsias de médula ósea de hoy.

Con el tiempo, el método podría ayudar a los pacientes con mieloma múltiple a recibir tratamientos precoces y más precisos. Posiblemente se logre también evitar la recaída que a menudo sigue a la quimioterapia.

Este estudio se utiliza por primera vez en el mundo y se publica hoy en Nature Medicine. Es probable que Israel quede ahora a la vanguardia del diagnóstico y tratamiento de mieloma.

El profesor Barbash señala que estos hallazgos son solo el comienzo para aplicar tecnologías de secuenciación de ARN unicelulares a la investigación clínico-genómica.

“Ahora estamos desarrollando colaboraciones similares entre investigadores de hospitales y científicos para avanzar en el diagnóstico y el tratamiento de otras enfermedades”.

“Hasta ahora, el análisis genómico de células individuales se limitaba a un pequeño número de laboratorios de investigación. Estamos constantemente ampliando los límites de la tecnología de manera que se convierta en una importante herramienta de diagnóstico y de descubrimiento clínico”, dijo el profesor Amit.

Dicho seguimiento puede ser útil para diagnosticar los primeros síntomas de muchas neoplasias malignas en la etapa precancerosa o recaída después de la quimioterapia.

Así podemos convertir esto en parte de un enfoque personalizado.

Tomar decisiones basadas en perfiles individuales de las células de cada paciente en cada etapa de la enfermedad va a ser una realidad muy pronto. Estos perfiles ya se utilizan para crear terapias dirigidas contra las células cancerosas.

Los investigadores utilizaron aprendizaje de máquina para identificar automáticamente las células malignas de decenas de miles de células.

“Estamos entrando en una era en la que la medición de big-data y el uso del aprendizaje automático brindarán a los médicos nuevos conocimientos y comprensión de enfermedades devastadoras como el mieloma múltiple”, dijo Weiner.

“En el futuro, se espera que los médicos puedan realizar un seguimiento de la enfermedad en tiempo real. Esto les permitiría tratar a cada paciente según un perfil de enfermedad personalizado. Posiblemente incluso antes de que aparezcan los síntomas”, dijo Ledergor.

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