El perfil genético podría ayudar a evitar cáncer pulmón en neonatales
Los miembros del consorcio luego utilizaron los grupos de pruebas, incluidos los datos de los resultados, para desarrollar "clasificadores", una colección de genes cuyos cambios en la actividad (expresión o producción de proteínas, por ejemplo), ya sea un aumento o una disminución, predicen el resultado del paciente.
Después, los investigadores aplicaron esos clasificadores (se desarrollaron ocho en total) a los dos grupos de prueba restantes en el llamado paso de validación. A diferencia de la "fase de entrenamiento" inicial del estudio, los datos de los resultados de los pacientes de esta fase fueron "ciegos". Esto significaba que los investigadores debían permitir que sus firmas genéticas (con o sin la ayuda de datos clínicos) predijeran el pronóstico del paciente. Esas predicciones luego fueron comparadas con los datos clínicos reales para medir su precisión.
Los resultados, según Beer, fueron mezclados.
"Hallamos que algunos [clasificadores] hacen un buen trabajo en un grupo de pruebas, pero no en ambos, y pocos lograron buenos resultados en ambos grupos. Además, algunas de las firmas publicadas no fueron efectivas en lo absoluto.
El desempeño fue mejor para los tumores de todas las etapas de la enfermedad que cuando se centraban solamente en la enfermedad de etapa I, anotó. Pero en la mayoría de los casos, la adición de datos clínicos mejoró sustancialmente las predicciones.
Para Beer, los datos subrayan las dificultades de trabajar con una enfermedad variable como el cáncer de pulmón, que surge a raíz tanto de factores genéticos como ambientales (como el tabaquismo).
"Sería maravilloso si fuera algo sencillo y se pudiera lograr de manera precisa, pero en la realidad no funciona tan bien como esperábamos, y estamos tratando de averiguar a qué se debe", dijo."¿Por qué funciona bien en algunos pacientes y en otros no? ¿Cómo se puede mejorar? ¿Cómo se pueden identificar genes que sean pronósticos para todo el mundo, o al menos para un subgrupo específico de pacientes?".
Sin embargo, el Dr. Arul Chinnaiyan, experto en micromatriz del cáncer de la Universidad de Michigan, que no colaboró en la investigación, alabó el diseño del estudio por su tamaño, el uso de muestras ciegas y su formato multiinstitucional. También aplaudió la capacidad del equipo para desarrollar e identificar firmas genéticas que fueron efectivas en los varios sitios de prueba.
"Muchos biomarcadores de los que se desarrollan con frecuencia no se sostienen en las diferentes instituciones", destacó. "Al comienzo, los estudios se realizan de manera aislada, en una institución. Con frecuencia, cuando otro investigador lo hace, no se confirma. Por esta razón resulta impresionante que se haya sostenido en todas estas instituciones. Esto subraya la solidez de la firma que identificaron y que probablemente se mantendrá en un escenario clínico".
Kim estuvo de acuerdo en que la fuerza del estudio está en sus números.
"Este [trabajo] es altamente importante porque participaron muchas instituciones, tienen 442 muestras con una expresión genética muy buena y datos clínicos", destacó. "Y el objetivo es seguir trabajando para pasar a un estudio prospectivo y con algo suerte, integrarlo en nuestra práctica clínica diaria".
"De acuerdo con Chinnaiyan, los nuevos datos sugieren que el pronóstico del cáncer de pulmón, al igual que el cáncer de mama, podría pronosticarse a partir de los datos de expresión genética de una prueba diagnóstica. Dos pruebas clínicas, la prueba MammaPrint de Agendia y el análisis Oncotype DX de Genomic Health, ya utilizan la expresión de 70 o 21 genes, respectivamente, para predecir cuáles pacientes de cáncer de mama son más propensas a sufrir una recurrencia de la enfermedad y cuáles se podrían beneficiar de terapias más agresivas.
La esperanza es que se puedan utilizar estrategias similares para un cáncer aún más mortífero, el cáncer de pulmón.
"Es algo muy análogo", dijo Chinnaiyan.
Más información
Para más información sobre el cáncer de pulmón, visite la American Lung Association.
Artículo por HealthDay, traducido por Dr. Tango
DrTango
(Archivo particular / Oscar Murillo)
