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Entender cómo responden las células tumorales a distintos medicamentos, en función de sus genes, es el objetivo de dos grandes trabajos científicos internacionales: el proyecto Genoma del Cáncer y la Enciclopedia de Líneas Cancerígenas, con participación española. En total se han reunido casi mil tipos de células cuyo estudio permitirá avanzar en los tratamientos ‘a la carta’.
Entender cómo responden las células tumorales a distintos medicamentos, en función de sus genes, es el objetivo de dos grandes trabajos científicos internacionales: el proyecto Genoma del Cáncer y la Enciclopedia de Líneas Cancerígenas, con participación española. En total se han reunido casi mil tipos de células cuyo estudio permitirá avanzar en los tratamientos ‘a la carta’.
La revista Nature publica dos investigaciones internacionales sobre la genética y la respuesta a fármacos antitumorales de más de mil líneas celulares. Los resultados tienen un valor incalculable para el futuro de las terapias personalizadas contra el cáncer.
“Este proyecto, que llamamos ‘Enciclopedia de Líneas Cancerígenas’, ha significado el descubrimiento de nuevos biomarcadores que nos muestran cómo responden las células a distintos medicamentos anticancerígenos”, cuenta a SINC el científico español Jordi Barretina, primer autor de uno de los estudios.
“Si podemos predecir la respuesta molecular de un tumor ante un fármaco, aceleraremos los tratamientos ‘personalizados’ que con tanta urgencia necesitamos”, explica Barretina. El objetivo es “trasladar los resultados del laboratorio al paciente incluido en los ensayos clínicos” señala el investigador.
El proyecto Enciclopedia de Líneas Cancerígenas (CCLE, por sus siglas en inglés) ha estudiado casi mil tipos celulares. “Las líneas seleccionadas para esta investigación representan los tipos de cáncer con mayor mortalidad asociada”, afirma Barretina. Los resultados del estudio son públicos y accesibles para todos los investigadores interesados en la web www.broadinstitute.org/ccle.
Este estudio es una colaboración entre el Broad Institute de Harvard, el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT, por sus siglas en inglés) y la empresa farmacéutica Novartis, y cuenta con la participación de más de 20 investigadores.
El segundo trabajo publicado en Nature es fruto del proyecto Genoma del Cáncer, también estadounidense y que ha sido liderado por el investigador Mathew Garnett, del Instituto Welcome Trust Sanger.
En él se han testado 130 fármacos en unas 600 líneas celulares para estudiar su sensibilidad. Los científicos han encontrado que una alteración genética en el sarcoma de Erwing, un cáncer infantil poco frecuente, está asociada con una gran sensibilidad a unos fármacos llamados inhibidores de PARP. El descubrimiento puede repercutir en la mejora del tratamiento de esta patología.
"Todos los datos obtenidos son gratuitos y accesibles en www.cancerRxgene.org" señala a SINC Mathew Garnett,
Alternativa a los ensayos clínicos
Aunque los ensayos clínicos con pacientes son irremplazables para el avance de las terapias anticancerígenas, tienen un altísimo coste económico, logístico, legal y, a veces, ético. Es necesario que existan modelos de laboratorio y computacionales para poder explorar cómo funcionan fármacos que aún se conocen poco y no se pueden probar en personas.
Las líneas celulares son uno de los modelos más utilizados en investigación. Como todo, tienen ventajas y desventajas. En ellas se pueden testar medicamentos desconocidos y un gran rango de dosis. También se puede alterar selectivamente alguno de sus genes y silenciarlo o potenciarlo para ver cómo esto altera la evolución del tumor. A partir de los resultados obtenidos se empieza la investigación con animales.
No obstante, el modelo tiene sus limitaciones. La más importante es que en el cuerpo las células no están aisladas de todo el resto, como lo están en el laboratorio. Las interacciones entre distintos tipos celulares, órganos y moléculas son indispensables para conocer el efecto real de un fármaco sobre el tumor.
Pese a todo, los resultados publicados por Barretina y Garnett son un recurso muy poderoso para generar y testar nuevas hipótesis. Como dijo una vez George Box, un conocido estadístico: “todos los modelos son erróneos, pero algunos son útiles”.
Referencia bibliográfica
Barretina J.; Caponigro J.; Stransky N.; Venkatesan K.; Margolin A.A. Kim S.; Wilson C.J.; Lehar4 J.; Kryukov G.V.; Sonkin D.; Reddy A.; Liu M.; Murray L.; Berger m.f. Monahan J.E; Morais p.; Meltzer J; Korejwa A.; Jane-Valbuena J.; Mapa F.A. ; Thibault J.; Bric-Furlong E.; Raman P.; Shipway A.; Engels I.H.; Cheng J.; Yu G.K.; Yu J.; Aspesi Jr P.; de Silva M.; Jagtap K.: Jones M.D.; Wang L.; Hatton C.; Palescandolo E.; Gupta S.; Mahan S.; Sougnez C.; Onofrio R.C.; Liefeld T.; MacConaill L.; Winckler W.; Reich M.; Li N.; Mesirov J.P.; Gabriel S.B.; Getz G.; Ardlie K.; Chan V.; Myer V.E.; Weber B.L.; Porter J.; Warmuth M.; Finan P.; Harris J.L.; Meyerson M.; Golub T.R.; Morrissey M.P.; Sellers W.R.; Schlegel4 R.; Garraway L.A. “The CancerCell Line Encyclopedia enables predictive modelling of anticancer drug sensitivity”. Nature 483: 603-607. Marzo 2012. DOi: 10.1038/nature11003
Garnett M.J.; Edelman E.J.; Heidorn S.J.; Greenman C.D.; Dastur A.; Lau K.W.; Greninger P.; Thompson I.R.; Luo X.; Soares J.; Liu Q.; Iorio F.; Surdez D.; Chen L.; Milano R.J.; Bignell G.R.; Tam A.T.; Davies H.; Stevenson J.A.; Barthorpe S.; Lutz S.R.; Kogera F.; Lawrence K.; McLaren-Douglas A.; Mitropoulos X.; Mironenko T.; Thi H.; Richardson1, L.; Zhou W.; Jewitt F.; Zhang T.; O’Brien P.; Boisvert J.L.; Price S.; Hur W.; Yang W.; Deng X.; Butler A.; Choi H.G.; Chang J.; Baselga J.; Stamenkovic I.; Engelman J.A.; Sharma S.V.; Delattre O.; Saez-Rodriguez J.; Gray N.S.; Settleman J.; Futreal P.A.; Haber D.A.; Stratton M.R.; Ramaswamy S.; McDermott U.; Benes C.H. “Systematic identification of genomic markers of drug sensitivity in cancer cells”. Nature 483: 570-576. Marzo 2012. DOi: 10.1038/nature11005
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