El nuevo Atlas del cáncer
Un nuevo Atlas de Patología ha sido lanzado hoy con un análisis de todos los genes humanos en todos los tipos de cáncer principales, mostrando las consecuencias de sus niveles de proteína correspondientes para un pronóstico de vida general de los pacientes. La diferencia en los patrones de expresión de tipos de cáncer individuales observados en el estudio refuerza fuertemente la necesidad de un tratamiento personalizado de cáncer con base en la medicina de precisión. Además, el enfoque del nivel de sistema usado para construir el Atlas de Patología demuestra el poder de los llamados “datos masivos” (big data) para cambiar la forma en que se realiza la investigación médica.
El tratamiento personalizado del cáncer a través del Big Data
El sueño de un tratamiento personalizado para pacientes de cáncer da un gran paso hacia delante hoy con el lanzamiento, por parte de investigadores suecos, del Atlas Humano de Patología. Publicado en Science1, el Atlas se basa en el análisis de 17 tipos de cáncer principales utilizando datos de 8,000 pacientes. Además, se introduce un nuevo concepto para mostrar datos del pronóstico de vida de los pacientes, llamado Diragrama de Dispersión Interactivo de Pronóstico de Vida, y el Atlas introduce más de 400,000 de estos diagramas. Un centro nacional de súper ordenadores fue utilizado para analizar más de 2.5 petabytes de datos subyacentes, públicamente disponibles, del Atlas del Genoma del Cáncer (TCGA) para generar más de 900,000 diagramas de pronóstico de vida que describen las consecuencias de los niveles de ARN y proteínas en la supervivencia clínica. El Atlas de Patología también contiene 5 millones de imágenes basadas en patologías, generadas por el Consorcio del Atlas Humano de Proteínas.
El profesor Mathias Uhlen, director del Consorcio del Atlas Humano de Proteínas y líder del esfuerzo del Atlas de Patología dice: “Este estudio difiere de investigaciones anteriores sobre cáncer, puesto que no se centra en las mutaciones de los tipos de cáncer, sino en los efectos propios de dichas mutaciones en todos los genes que codifican proteínas. Mostramos, por primera vez, la influencia de los niveles de expresión génica que demuestran el poder de los “datos masivos” para cambiar la forma en que se realiza la investigación médica. También muestra las ventajas de políticas de acceso público en la ciencia, en las cuales los investigadores comparten datos entre sí para permitir la integración de enormes cantidades de datos de diferentes fuentes.”
Hallazgos importantes para el tratamiento del cáncer
El artículo de investigación en Science1, presenta varios hallazgos importantes relacionados con la biología y el tratamiento del cáncer. Primeramente, una fracción de genes se expresa diferenciadamente en el cáncer -y en muchos casos- tienen un impacto en el pronóstico de vida general de los pacientes. La investigación también mostró que los patrones de expresión de los genes de tumores individuales variaba considerablemente, y podía exceder la variación observada entre diferentes tipos de cáncer.
Un menor pronóstico de vida de los pacientes era asociado generalmente con la suprarregulación de los genes involucrados en la mitosis y el crecimiento celular, y la infraregulación de genes involucrados en la diferenciación celular. Los datos permitieron a los investigadores generar modelos metabólicos personalizados a escalar genómica para pacientes de cáncer, para identificar genes clave involucrados en el crecimiento de tumores.
El trabajo depende fuertemente de la potencia de los súper ordenadores disponible para el consorcio del Atlas Humano de Proteínas a través del laboratorio Science for Life (SciLifeLab). De acuerdo con el Dr. Adil Mardinoglu, miembro de SciLifeLab y líder del esfuerzo de biología de sistemas en el proyecto: “Estamos ahora en posesión de herramientas de biología de sistemas increíblemente potentes para la investigación médica, permitiéndonos, por primera vez, un análisis del genoma completo de pacientes individuales con relación a la consecuencia de sus perfiles de expresión para el pronóstico de supervivencia clínica.”
El equipo del Atlas de Patología también buscó demostrar la utilidad de la nueva herramienta en dos tipos particulares de cáncer. “Para el cáncer pulmonar y colorrectal, también se analizó una selección de genes de pronóstico identificados en el Atlas, en cohortes independientes de cáncer a largo plazo y utilizando inmunohistoquímica para validar los patrones de expresión génica a nivel de proteínas,” dijo Fredrik Ponten, profesor de patología de la Universidad Uppsala. “Nos complace proporcionar un recurso independiente de acceso público para los investigadores de cáncer a nivel mundial, el cual tenemos la esperanza que ayude a acelerar sus esfuerzos para hallar los biomarcadores necesarios para desarrollar tratamientos de cáncer personalizados.”
El Atlas de Patología está disponible mediante una base de datos interactiva de acceso público.
Fuente: eurekalert.org
Fecha: 17 de agosto de 2017
Link: https://www.eurekalert.org/pub_releases/2017-08/krio-npa081617.php
Fuente: KTH, INSTITUTO REAL DE TECNOLOGÍA
Referencia:
1 Uhlen et al «A Pathology Atlas of human cancer transcriptomes» Science (August 17, 2017) accessed on-line at: http://dx.doi.org/10.1126/science.aan2507
Nota: Instituto Nutrigenómica no se hace responsable de las opiniones expresadas en el presente artículo.
