Los científicos utilizan la genética para indagar en el pasado de un tumor

Para los pacientes con algunos tipos de cáncer, el diagnóstico puede producirse en una fase avanzada. Mientras el tumor crece sin ser detectado, acumula cientos o miles de mutaciones, lo que dificulta a los científicos que estudian los cánceres en fase avanzada averiguar cuáles contribuyeron al crecimiento del tumor en las primeras fases del cáncer. Saber más sobre los acontecimientos genéticos que tienen lugar durante la progresión hacia el cáncer puede ayudar a los científicos a diseñar modelos celulares y animales más realistas de la enfermedad e incluso a desarrollar mejores formas de detectarla y tratarla precozmente.

Ahora, un equipo de investigadores del cáncer del Instituto Broad del MIT y Harvard, el Hospital General de Massachusetts (MGH) y la Universidad Estatal de Ohio ha demostrado que, al igual que los arqueólogos que inspeccionan artefactos enterrados para reconstruir la historia de una sociedad, pueden examinar patrones en el paisaje genético de un tumor para descubrir su pasado. Han desarrollado un método analítico que permite a los investigadores reconstruir el historial mutacional de tumores avanzados analizando sus exomas (las porciones del genoma que codifican proteínas).

El equipo validó y probó su método con datos de dos subtipos de cáncer de cabeza y cuello, uno relacionado con la exposición al virus del papiloma humano (VPH) y otro no. Identificaron ciertos eventos impulsores asociados a estadios tempranos de la enfermedad que no habían sido identificados previamente por otros métodos, así como otros eventos moleculares importantes que relacionaron con el crecimiento agresivo del tumor. El conocimiento más profundo del pasado de un tumor generado por este método podría ayudar a orientar nuevas estrategias de cribado del cáncer, prevención y terapéutica de precisión centradas en el tumor concreto de un paciente.

La tecnología, denominada PhylogicNDT, se describe en Nature Cancer y está a disposición gratuita de la comunidad científica.

Descubriendo pistas en el exoma

Para conocer la historia de un tumor, los científicos suelen comparar su ADN con el de la lesión precancerosa de la que procede. Pero en muchos tipos de cáncer es difícil obtener muestras de esas lesiones, bien porque se encuentran en las profundidades del organismo, porque no pueden detectarse o porque no está claro qué es lo que debe muestrearse.

Getz y sus colegas plantearon la hipótesis de que podrían inferir la progresión genética temprana de estos cánceres analizando el ADN de tumores más maduros mediante estrategias computacionales inteligentes. Desarrollaron PhylogicNDT para buscar patrones de errores ortográficos y fragmentos de ADN sobrantes o ausentes en el exoma del tumor.

El método se basa, en parte, en la tendencia de los genomas del cáncer a duplicar grandes fragmentos de ADN o incluso a duplicarse por completo, dando lugar a múltiples copias del genoma que siguen generando mutaciones. Teniendo en cuenta las tasas conocidas de mutaciones, PhylogicNDT puede analizar los datos del exoma y comparar estas partes duplicadas del genoma tumoral para reconstruir el orden más probable de los eventos mutacionales.

Los investigadores utilizaron PhylogicNDT para estudiar el ADN tumoral de varios cientos de personas con carcinoma de células escamosas de cabeza y cuello (CECC) negativo al VPH, que es un subtipo asociado al consumo de tabaco y alcohol. Generaron una reconstrucción de eventos genéticos similar a los datos de un modelo de la enfermedad basado en lesiones premalignas, lo que validó su enfoque. También identificaron otras mutaciones impulsoras que sólo podían deducirse utilizando las avanzadas tecnologías de secuenciación actuales.

Cronología tumoral

Una vez validado su método, los investigadores lo utilizaron para analizar más de 100 tumores HNSCC VPH-positivos, causados por el virus VPH que integra su material genético en el genoma del huésped. Estos tumores también crecen más rápido que los negativos al VPH y suelen diagnosticarse en una fase tardía, cuando ya no hay tejido premaligno reconocible.

El equipo descubrió que el virus puede integrarse en el genoma del huésped años o incluso décadas antes de que se diagnostique al paciente, y que puede seguir integrándose en distintos puntos del genoma del tumor a medida que éste crece. Su análisis también descubrió varias de las mismas mutaciones encontradas en tumores VPH negativos, además de algunas exclusivas del tipo de crecimiento más rápido.

En ambos subtipos de HNSCC, los científicos observaron casos en los que el genoma se duplicaba, produciendo cuatro copias en lugar de dos, muchos años antes del diagnóstico. Sorprendentemente, también observaron algunos casos con tres copias del genoma, en los que una de las copias duplicadas se eliminó posteriormente, y estos tumores eran más agresivos y más propensos a resistir el tratamiento.

«Estos datos nos permiten relacionar la información sobre el momento de la mutación con la progresión tumoral y las diferencias de supervivencia», afirma Leshchiner.

Los investigadores esperan que PhylogicNDT pueda ayudar a otros a arrojar luz sobre otros tipos de cáncer que carecen de muestras de tejido en estadios tempranos o, en el caso de cánceres raros, disponen de pocas muestras de cualquier tejido. Además, estos enfoques computacionales podrían aliviar la necesidad de exhaustivos estudios experimentales en células o animales que se basan en el ensayo y error para averiguar qué combinaciones de eventos pueden causar cáncer. El método también puede aplicarse a numerosos conjuntos de datos existentes de secuencias del exoma del cáncer para enriquecer lo que ya se sabe sobre esas enfermedades.

Abril 21/2023 (MedicalXpress) Tomado de Cardiology https://medicalxpress.com/news/2023-04-scientists-genetics-tumor.html Copyright Medical Xpress 2011 – 2023 powered by Science X Network.

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