La diversidad en la genética de los pacientes oncológicos hace que unos respondan a los tratamientos y otros no. Conocer más sobre la genómica del cáncer a través de la interpretación de millones de datos es lo que hace el profesor español Raúl Rabadán en la Universidad de Columbia de Nueva York al frente de un equipo multidisciplinar que busca respuestas sobre esta enfermedad.
Este físico teórico madrileño lleva trabajando en Estados Unidos más de 16 años, nueve de ellos en la universidad neoyorquina donde ha reunido a matemáticos, estadísticos, biólogos, oncólogos, físicos, informático, ingenieros…para comprender la complejidad del cáncer, en especial los tumores cerebrales, con la medicina de precisión.
Y esta experiencia multidisciplinar en el análisis de este big data es lo que el profesor Rabadán ha compartido en la sesión presidencial del Congreso que la Sociedad Española de Oncología Médica (SEOM) celebra hasta hoy en Pamplona bajo el lema “Una nueva era de progresos en cadena” con más de 1.400 asistentes y 251 ponentes que analizan las novedades en esta enfermedad.
En una entrevista con EFEsalud, Raúl Rabadán, galardonado con diferentes premios y reconocimientos, como ser uno de los 10 brillantes de Popular Science en 2010, asegura que hoy el problema no es la generación de datos, sino su interpretación y para eso es necesaria la convergencia del “esfuerzo y del talento” de las distintas disciplinas.
Ya sabemos que determinadas mutaciones nos predisponen al cáncer, pero todavía queda mucho por conocer
Una de las cosas que hemos aprendido es que un mismo tumor puede tener diferentes causas moleculares, lo que hace que cada paciente sea en sí un mundo. Esta diversidad en la genética de los pacientes es lo que hace que unos puedan responder a las terapias y otros no. Hay mucho interés en saber cuáles son las características moleculares de cada tumor, cómo evoluciona y cómo altera la terapia esa evolución.
La tecnología nos permite ver ahora no solo el genoma del tumor, sino las distintas partes del tumor…Es mucha información y el problema es cómo utilizarla para saber cómo va a evolucionar el tumor, si puede haber una terapia que es mejor…Utilizamos datos de muchos pacientes porque los datos de uno solo no significa mucho si no se pone en el contexto de otros pacientes.
Y ahora hay mucho interés no solo en el tumor, también en las células inmunes de alrededor para ver cómo se puede activar el sistema inmune, si en todos se puede o no.
Todavía es pequeño ese grupo de pacientes que se puede beneficiar de ese conocimiento genómico
Depende del tumor y de la terapia. La inmunoterapia en melanoma o pulmón está respondiendo muy bien, pero hay otros tumores que se consideran fríos porque el sistema inmune parece no activarse cuando recibe inmunoterapia. Sin embargo, en esos tumores fríos sí hay un pequeño grupo de pacientes que responde. Y entender por qué responden es muy importante no solo para dar la terapia adecuada desde el principio, sino también para entender cuáles son los mecanismos para poder invocarlos en los pacientes que no responden.
Una de las respuestas a los tratamientos es porque el paciente presenta mutaciones con expresión de proteínas contra las que dirigir las terapias diana
Hay tumores que tienen muy pocas mutaciones y no expresan proteínas mutadas y no las reconoce el sistema inmune. Los tumores que mejor responden, por ejemplo el de pulmón, son los que tienen muchas mutaciones, aunque posiblemente solo sean unas pocas las que son importantes.
Somos muy diferentes en determinadas regiones genómicas relacionadas con el sistema inmune y esa parte es la que coge las mutaciones y las expresa en el tumor y como es distinto en diferentes personas se convierte en otro marcador de respuesta. Estamos empezando a entender algunos de esos marcadores.
Una de las respuestas (o no) es a la quimioterapia
En tumores complejos, por ejemplo, un porcentaje pequeño de las células no responde a la quimioterapia y eso va a ser la semilla de lo que va a venir después. Intentar entender la complejidad del tumor y sus mecanismos de respuesta es muy importante.
¿Podríamos predecir la recaída y la metástasis?
Podemos dar probabilidades en determinadas contextos. Sabemos que tumores con determinadas mutaciones no van a responder a determinadas terapias, pero tienen muchas mutaciones y, además, no podemos ver todo el tumor, los datos no reflejan toda la complejidad que tiene el tumor.
En los tumores del cerebro, con los que trabajo, una muestra parece que refleja que va a responder a determinada terapia y luego otra muestra refleja lo contrario. Es lo que se llama heterogeneidad tumoral.
Podemos tener terapias muy eficaces contra el 99% de las células tumorales pero el 1% restante puede volverse resistente y llevar a una progresión. Hay que identificar ese pequeño porcentaje en distintos tumores. Ya aparecen en el tumor inicial y la idea sería identificar sus propiedades y dianas específicas que van a dar lugar a las recaídas.
Estamos trabajando con estudios a lo largo del tiempo, vemos cómo evolucionan los tumores intentando mirar las células que son responsables de las distintas fases del tumor y de la metástasis. Seguramente un número muy pequeño de células en el tumor inicial sean capaces de producir metástasis.
¿Por qué no es fácil atacar un tumor tan letal como el de páncreas?
Son tumores en los que las células inmunes no acceden, las mutaciones pueden estar o no, pero es un sistema que previene que haya una reacción inmune. Estudios de otros colegas están viendo cómo se puede cambiar todo el contexto tumoral, ver cómo pueden acceder las distintas células inmunes. Hay tumores que son muy complejos y el páncreas es uno de ellos.
¿Cuál es el trabajo de su laboratorio respecto a los tumores cerebrales?
Desarrollamos métodos estadísticos y matemáticos para poder entender cómo evolucionan los tumores cerebrales, en especial el glioblastoma que es el más común y agresivo en adultos.
Estamos intentando entender por qué tras el tratamiento, al cabo de un año, siempre vuelven, qué es lo que les hace ser resistentes a las terapias. Y estudiar a un grupo de pacientes pequeño que tienen respuestas algo más largas, qué es lo que tiene de especial ese tumor cuando vuelve.
También analizamos muestras en distintas partes del tumor para ver si se trata o no de un tumor heterogéneo y cómo puede afectar a la terapia.
Entendemos ya bastante cómo evolucionan los tumores con la terapia habitual (cirugía, quimioterapia y radioterapia), y un poco con la inmunoterapia. Estamos intentando entender cómo en tumores muy complejos hay terapias que sirven para todas las partes del tumor y no solo para una parte.
¿Cuál es su visión de futuro en la lucha contra el cáncer?
La investigación biomédica es un ejemplo de generar muchos datos y el reto es desarrollar modelos para interpretarlos y entenderlos. Necesitamos médicos, biólogos, matemáticos…Una convergencia de todas las disciplinas que ponga esfuerzo y talento para responder las preguntas.
En los próximos años habrá un incremento en la demanda de profesionales especializados que sepa interpretar estos datos.
Vía – EFE
