THE OBJECTIVE
Ciencia

Identificadas seis proteínas que predicen la evolución del cáncer de mama más agresivo

Un grupo de científicos españoles han identificado seis proteínas dominantes vinculadas al tumor del cáncer de mama más agresivo, denominado triple negativo. La denominación de cáncer de mama engloba tres tipos que presentan diferente pronóstico y respuesta al tratamiento.

Identificadas seis proteínas que predicen la evolución del cáncer de mama más agresivo

Un grupo de científicos españoles ha identificado seis proteínas dominantes vinculadas al tumor del cáncer de mama más agresivo, denominado triple negativo. La denominación de cáncer de mama engloba tres tipos que presentan diferente pronóstico y respuesta al tratamiento.

Con esta investigación, los expertos han establecido una relación entre un patrón de proteínas determinado y un pronóstico o respuesta a fármacos y han identificado nuevas dianas farmaciológicas, aunque algunas de ellas ya cuentan con medicamentos en la práctica clínica.

Hasta ahora se sabía que el cáncer de mama triple negativo se debe a numerosas mutaciones que actúan conjuntamente y en combinaciones únicas para cada caso, pero no se habían descrito señales bioquímicas predominantes y repetidas en las pacientes. Sin embargo, en los otros dos subtipos de cáncer de mama, sí se había logrado. Además, ya existen tratamientos específicos que eliminan en gran medida las células tumorales.

La  heterogeneidad del triple negativo ha impedido definir pronósticos y factores predictivos, lo que ha provocado que la quimioterapia convencional siga siendo la principal opción.

«El triple negativo es como un cajón de sastre, y para poder tratarlo racionalmente primero hay que poner orden, y eso es lo que hemos hecho», ha señalado a Efe Miguel Ángel Quintela, director de la Unidad de Investigación Clínica de Cáncer de Mama del Centro español de Investigaciones Oncológicas (CNIO) y autor principal de este estudio, que se publica en la revista Nature Communications.

Para conseguir identificar estas seis proteínas, conocidas como quinasas y que predicen la evolución del cáncer, los investigadores no analizaron los genes implicados en este tipo de cáncer, sino que se fijaron en las proteínas que estos generan. La búsqueda cuenta con muestras de tumores de 34 pacientes y los resultados se validaron con 170 pacientes. Aquellas en las que ninguna de estas quinasas estaban activas habían tenido un 95% de probabilidad de curarse o, al menos, de no haber recaído doce años después del tratamiento, ha detallado el CNIO en una nota de prensa. En cambio, basta con que solo una de las seis quinasas estuviera activa para que el riesgo de recaída se multiplicara por diez.

Estas seis proteínas se pueden inhibir farmacológicamente y contra tres de ellas, según Quintela, ya hay fármacos en uso. Para comprobarlo, los investigadores hicieron experimentos en ratones y modelos celulares y probaron la actividad antitumoral de 15 combinaciones de dos medicamentos cada una, en diez modelos diferentes -en total 150 situaciones distintas-: lograron un efecto terapéutico superior al de la suma de los efectos terapéuticos de cada fármaco por separado en el 99,3% de los casos.

El siguiente paso será llevar estos experimentos a ensayo clínico para lo que ya están en conversaciones con las distintas farmacéuticas, ha señalado el director. Además, los científicos también quieren que el análisis de estas proteínas pueda hacerse en los hospitales para que en el futuro sea una prueba clínica habitual.

«Mirando las quinasas y no los genes conseguimos hacer una asociación entre tumor y pronóstico, por lo que, por primera vez, hemos puesto orden en este tumor y, en un futuro, podremos orientar a las pacientes hacia uno o varios fármacos específicos y no que todas sean tratadas de la misma forma, como en la actualidad», ha concluído Quintela.

 

 

Publicidad
MyTO

Crea tu cuenta en The Objective

Mostrar contraseña
Mostrar contraseña

Recupera tu contraseña

Ingresa el correo electrónico con el que te registraste en The Objective

L M M J V S D