El cáncer colorrectal (CCR) es el tercer cáncer más común entre las mujeres y los hombres en los Estados Unidos, y estudios recientes han demostrado una creciente incidencia en las regiones menos desarrolladas, incluyendo el África subsahariana (SSA).

Un equipo de investigadores de universidades sudafricanas, en colaboración con la Universidad del Estado de Carolina del Sur, ha desarrollado un método que se basa en una firma híbrida (basada en los patrones de mutación del ADN y la expresión del ARN) y ha evaluado sus propiedades predictivas para el estado de la mutación y la supervivencia de los pacientes con CCR.

El equipo de investigación, dirigido por Mohanad Mohammed en la Universidad de KwaZulu-Natal (Sudáfrica), investigó datos de microarray y RNASeq disponibles al público a partir de 54 muestras de parafina incrustada fijada en formol (FFPE) de las plataformas GeneChip y RNASeq de Affymetrix.

Las muestras se utilizaron para obtener información sobre los genes de expresión diferencial entre las muestras mutantes y las de tipo silvestre.

A continuación, los investigadores aplicaron técnicas bioinformáticas que incluyen el uso de máquinas de vector de apoyo, redes neuronales artificiales, bosques aleatorios, vecino más cercano, Bayes ingenuo, análisis discriminante lineal binomial negativo y los algoritmos de análisis discriminante lineal de Poisson para la clasificación.

El modelo de peligros proporcionales de Cox se utilizó para el análisis de supervivencia.

Cuando se comparó con la lista de genes de cada una de las plataformas individuales, los investigadores notaron que la lista de genes híbridos tenía la mayor precisión, sensibilidad, especificidad y AUC para el estado de la mutación, a través de todos los clasificadores y es pronóstico de supervivencia en pacientes con CCR.

El método de análisis discriminante lineal binomial negativo fue el que mejor funcionó en los datos del RNASeq, mientras que el método SVM fue el clasificador más adecuado para el CCR en los dos tipos de datos.

Los investigadores llegaron a la conclusión de que nueve genes eran predictivos de la supervivencia.

"Esta firma podría ser útil en la práctica clínica, especialmente para el diagnóstico y la terapia del cáncer colorrectal", señala Mohammed. Los estudios futuros deben determinar la efectividad de la integración en el análisis de la supervivencia del cáncer y la aplicación en los datos desequilibrados, donde las clases son de diferentes tamaños, así como en los datos con clases múltiples.

La investigación se ha publicado en la revista Current Bioinformatics.

Fuente: Bentham Science Publishers