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La nueva base de datos podría ayudar a llevar a tratamientos personalizados para pacientes con cáncer de mama

21 Aug 2020
La nueva base de datos podría ayudar a llevar a tratamientos personalizados para pacientes con cáncer de mama

Todos los medicamentos actuales para el cáncer de mama se probaron primero en líneas celulares.

Cada línea celular comenzó como un cáncer en un paciente.

Por lo tanto, cada línea celular es un sustituto de la enfermedad de ese paciente.

Una nueva base de datos de 40 líneas celulares de cáncer de mama, desarrollada por investigadores de la Universidad Médica de Carolina del Sur, ayudará a los investigadores a profundizar su comprensión de estas líneas celulares y a acelerar el desarrollo de nuevas terapias genéticas.

"Las líneas celulares son la primera línea para la investigación del cáncer de mama porque se derivan de pacientes reales y muestran las características de la enfermedad que ese paciente experimentó", comentó el Dr. Stephen P. Ethier, profesor del Departamento de Patología y Medicina de Laboratorio del MUSC e investigador del Centro de Cáncer Hollings del MUSC.

Las líneas celulares representan el cáncer por lo que es, dijo Ethier - una enfermedad multifacética del genoma.

Sin embargo, el panorama general del cáncer como una enfermedad compleja, a menudo se pasa por alto en la investigación para centrarse con láser en sólo uno o dos cambios de genes.

Ethier cree que esta - la forma actual de hacer investigación - es demasiado estrecha y que el desarrollo de mejores terapias requerirá la evaluación de toda la firma genómica.

En un artículo recientemente publicado en NPJ Breast Cancer, Ethier y su equipo describen la implementación de un nuevo recurso para los investigadores del cáncer.

La Base de Conocimiento de Líneas Celulares de Cáncer de Mama SUM, o SLKBase, impulsará el campo proporcionando información genómica, proteómica y otros "ómicos" fácilmente navegables sobre un total de 40 líneas celulares SUM y otras líneas celulares derivadas de pacientes.

La base de datos podría eventualmente contribuir a la identificación, desarrollo e implementación de terapias genéticas verdaderamente personalizadas para pacientes con cáncer de mama.

El Dr. Stephen Ethier y su equipo esperan que su base de datos se amplíe con el tiempo para incluir líneas celulares de todo tipo de cáncer.

Los humanos tienen aproximadamente 24.000 genes, llamados colectivamente el genoma.

Escrito en el lenguaje del ADN, los genes actúan como instrucciones para que las células crezcan, vivan y se repliquen.

Los errores en las instrucciones del ADN dentro de una célula pueden, en última instancia, cambiar la forma en que la célula crece, se replica y responde a las señales naturales que normalmente actúan como un freno a estas funciones.

Estos cambios hacen que la célula se vuelva cancerosa.

Las terapias personalizadas o dirigidas, basadas en cambios genéticos únicos en el cáncer de cada paciente, han sido un objetivo a largo plazo en la investigación y la medicina oncológicas, y se han hecho progresos significativos.

Sin embargo, la implementación de estrategias terapéuticas verdaderamente personalizadas ha sido lenta.

Uno de los obstáculos ha sido la dificultad para identificar y dirigir los cambios genéticos que tienen una función en la causa de la enfermedad.

Varios cientos de genes podrían haber desarrollado errores en una célula cancerosa, según Ethier.

"Sin embargo, la mayoría de los genes que se modifican no desempeñan ningún papel en la biología de la enfermedad", explicó.

¿Cómo pueden los investigadores identificar cuáles de esas mutaciones genéticas importan y son dignas de atención?

Con la financiación de una beca piloto del Instituto de Investigación Clínica y Traslacional de Carolina del Sur, Ethier y su equipo construyeron herramientas especializadas para SLKBase para ayudar a responder a esta misma pregunta.

"Así que la manera de pasar de 500 cambios genéticos a dos o tres que juegan un papel esencial en la biología de la enfermedad es hacer lo que se llama experimentos de knock-out o knock-down a escala del genoma", explicó Ethier.

En los experimentos de derribo, Ethier y su equipo realizaron una serie de pruebas en las que se apagaron todos los genes del genoma uno por uno y se evaluaron sus efectos en el crecimiento o la supervivencia de la célula cancerosa.

Si la célula cancerosa moría o dejaba de duplicarse, ese gen se consideraba esencial para la supervivencia.

Si ese gen también tenía un error, significaba que el gen no sólo era esencial sino que también realizaba una función que hacía que la célula se comportara como un cáncer.

Cada línea de células cancerosas tiene una "firma genética funcional" única, explicó Ethier.

Es probable que las terapias dirigidas a estos genes funcionales que impulsan el crecimiento del cáncer sean las más eficaces.

A partir de una biblioteca de más de 800 medicamentos experimentales específicos, la "Herramienta de firma de medicamentos" identifica aquellos que probablemente sean eficaces contra las células cancerosas porque se dirigen a los genes esenciales.

El sitio web de SLKBase está abierto a cualquiera que quiera saber más sobre las líneas celulares del cáncer de mama o acceder a la inmensa base de conocimientos de investigación genómica y proteómica.

Sin embargo, el cáncer de mama es sólo el comienzo.

Hay más de 500 líneas celulares de cáncer derivadas de pacientes con prácticamente todos los tipos de cáncer, y Ethier espera eventualmente incluirlas todas en SLKBase.

Para Ethier, los cambios genéticos que conducen al cáncer son más importantes que el tejido en el que se producen.

Los cánceres son una enfermedad del genoma, sin importar en qué parte del cuerpo se producen.

Por lo tanto, cualquier cáncer se espera que responda a la terapia dirigida a su firma genómica.

"En algún momento, tenemos que dejar de preocuparnos por si es cáncer de mama, de pulmón o de colon", dijo Ethier. "Deberíamos poner más énfasis en las características genómicas de ese cáncer porque el cáncer es una enfermedad del genoma".

Fuente: Medical University of South Carolina