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Un nuevo algoritmo genómico detecta más pacientes aptos para inhibidores en cáncer
NUEVA YORK,EE.UU./ REDACCION DE SALUD.- Un estudio reciente dirigido por investigadores de Weill Cornell Medicine y NewYork-Presbyterian sugiere que un enfoque basado en la secuenciación del genoma completo (WGS) podría superar a los métodos comerciales actuales para identificar a más pacientes con cáncer que podrían beneficiarse de tratamientos con inhibidores de PARP. Los autores afirman que los hallazgos justifican un mayor desarrollo de esta estrategia.
Publicado el 12 de enero en Communications Medicine, el trabajo analizó cientos de muestras tumorales obtenidas con consentimiento informado como parte de una iniciativa de medicina de precisión entre Weill Cornell, NewYork-Presbyterian e Illumina, Inc., conocida por su tecnología de secuenciación de ADN.
Los investigadores entrenaron y validaron un algoritmo capaz de detectar la deficiencia de recombinación homóloga, un tipo de defecto en la reparación del ADN que hace que los tumores sean vulnerables a los inhibidores de PARP.
“Un análisis exhaustivo del genoma completo ofrece ventajas en comparación con las estrategias tradicionales de detección dirigida para predecir la deficiencia de recombinación homóloga”, afirmó el Dr. Juan Miguel Mosquera, autor principal del estudio y director de patología de investigación en el Instituto Englander de Medicina de Precisión de Weill Cornell. Mosquera señaló que este enfoque podría ayudar a ampliar el espectro de pacientes que se beneficien de terapias específicas.
Mostraron que el algoritmo identificó deficiencias de reparación del ADN en múltiples tipos de tumores: 21%, de mama, 20%, de páncreas y vías biliares, y 17 %, de ginecológicos
Hasta ahora, la práctica clínica se ha centrado principalmente en detectar mutaciones BRCA1 y BRCA2, las más frecuentes responsables de este defecto de reparación del ADN. Estas mutaciones se encuentran sobre todo en pacientes con cáncer de mama, ovario, páncreas y próstata. Sin embargo, “muchas otras mutaciones genéticas también pueden alterar este proceso de reparación”, señalan los investigadores, y la WGS permite identificar cambios más amplios en el genoma que antes no se detectaban con facilidad.
El estudio utilizó 305 muestras de pacientes de Weill Cornell y NewYork-Presbyterian para entrenar un algoritmo desarrollado con la empresa de diagnóstico médico Isabl, Inc.. Posteriormente, se validó con 556 cánceres y se comparó con métodos comerciales usando 212 muestras tumorales adicionales.
Los resultados mostraron que el algoritmo identificó deficiencias de reparación del ADN en múltiples tipos de tumores: el 21 % de los de mama, el 20 % de los de páncreas y vías biliares, y el 17 % de los ginecológicos. Destaca que un 24 % de los casos detectados no presentaban mutaciones en BRCA1 ni BRCA2, evidenciando la diversidad de alteraciones genéticas que pueden hacer que los pacientes respondan a inhibidores de PARP.
En comparación con los métodos comerciales, el nuevo algoritmo corrigió predicciones erróneas, marcando casos “falsos negativos” y “falsos positivos” que no coincidían con la respuesta observada en los pacientes. Estos hallazgos subrayan la potencial precisión y alcance del enfoque basado en WGS.
“Este enfoque tiene el potencial de identificar a pacientes que actualmente podrían pasar desapercibidos con las pruebas convencionales, lo que representa un avance significativo"
El equipo investigador enfatiza que esta herramienta podría complementar y mejorar las pruebas genéticas existentes, ofreciendo un diagnóstico más completo que abarque no solo BRCA1 y BRCA2, sino otros genes implicados en la reparación del ADN.
La WGS, según los autores, se ha vuelto lo suficientemente asequible como para considerar su uso rutinario en la práctica clínica de medicina de precisión, abriendo la puerta a un tratamiento más personalizado y eficiente para pacientes con diversos tipos de cáncer. Los investigadores planean ampliar los estudios del algoritmo para evaluar su utilidad como herramienta general de orientación terapéutica, y esperan que pueda integrarse en futuras estrategias de manejo oncológico.
“Este enfoque tiene el potencial de identificar a pacientes que actualmente podrían pasar desapercibidos con las pruebas convencionales, lo que representa un avance significativo hacia la medicina de precisión en oncología”, concluyen los autores.
