La tecnología española que acorrala al cáncer: a la caza de las mutaciones de cada tumor

El cáncer, en singular, no existe. En realidad hay más de 200 tipos y ni siquiera es la misma enfermedad en distintos pacientes. Los miles de mutaciones que puede acumular un tumor hacen que cada caso sea único. Por eso es tan difícil de tratar y el pronóstico suele ser incierto. Desde hace ya muchos años se habla de medicina personalizada, ya que los investigadores tratan de desarrollar terapias cada vez más específicas, pero es un terreno tan complejo que los avances son lentos. La gran baza está en la tecnología, que está facilitando la secuenciación genómica de los tejidos tumorales y está multiplicando la capacidad de analizar los datos. ¿Habrá avances relevantes a corto plazo?

Un proyecto español pretende conseguirlo. En el laboratorio de Genómica Biomédica del IRB Barcelona (siglas de Institute for Research in Biomedicine o Instituto de Investigación Biomédica) llevan años trabajando en una nueva herramienta. La idea es utilizar toda la información científica disponible para interpretar las mutaciones de un tumor concreto y asignar al paciente que lo sufre el mejor tratamiento posible. La han llamado 'Genome Cancer Interpreter' y la Comisión Europea acaba de apostar muy fuerte por ella, financiando el proyecto con 10 millones de euros para conseguir que en el plazo de cinco años pueda ofrecer un salto de calidad en la atención sanitaria oncológica.

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Hasta ahora acumula la información de 28.000 tumores secuenciados en distintas bases de datos correspondientes a 66 tipos de cáncer, pero solo es el comienzo. A través de métodos de aprendizaje automático (la rama de la inteligencia artificial conocida como 'machine learning'), el sistema debe detectar los puntos flacos de cada tumor en cada paciente, es decir, las mutaciones clave que se pueden atacar con los distintos tratamientos disponibles. Aunque las células tumorales contienen una gran cantidad de alteraciones genéticas con respecto a las sanas, las más importantes se cuentan con los dedos de las manos.

"Aprendemos de miles de tumores para desarrollar algoritmos que nos permitan identificar las mutaciones más relevantes, las que realmente causan el cáncer", explica a Teknautas Núria López-Bigas, investigadora ICREA y jefa del laboratorio de Genómica Biomédica del IRB Barcelona. Para ayudar a un nuevo paciente, hay que analizar una muestra del tumor, que se obtiene a través de una biopsia, extraer su ADN y secuenciar una cantidad variable de genes, que puede estar entre 400 y 700 en función del centro que lo lleve a cabo. En cualquier caso, el resultado es una lista de mutaciones detectadas. ¿De qué sirve? "Una vez secuenciada la muestra del tumor, hay mucha información relevante para decidir cuál es la terapia más adecuada, pero ese paso es muy complejo y en la actualidad se lleva a cabo de forma bastante manual. Depende mucho del conocimiento que tenga el experto y de la información que busque", comenta la investigadora. En ese momento, la función de 'Cancer Genome Interpreter' es automatizar la interpretación detectando la información relevante que procede de las bases de datos.

Las mutaciones que lo cambian todo

No obstante, hay otro problema: "Aunque tuviéramos acceso a toda la información que existe a partir de toda la ciencia que se ha hecho hasta el momento, seguimos sin saber cuál es el papel de gran parte de las mutaciones del cáncer. Es lo que llamamos variantes de significancia incierta", comenta López-Bigas. Frente a ellas, los médicos pueden sentirse mucho más perdidos. Por eso es tan importante que el sistema siga aprendiendo, alimentándose cada vez de más datos al mismo tiempo que ayuda a los pacientes. Hasta ahora, la información disponible en bases de datos públicas procede de los 28.000 tumores secuenciados en el contexto de proyectos de investigación, pero en la práctica clínica se están acumulando muchos más datos que podrían sumarse a la herramienta para mejorar la interpretación de los futuros casos.

De hecho, secuenciar el ADN de los pacientes oncológicos ya forma parte de la rutina de algunos hospitales cuando se considera que, en determinados pacientes, la información sobre las mutaciones puede ser relevante. Ahora, la nueva financiación europea para el proyecto 'Cancer Genome Interpreter' permitirá dar un salto decisivo, desarrollar nuevas versiones de esta herramienta más allá del ámbito de la investigación científica y hacer que se puede implementar en los centros para beneficiar a todos los pacientes oncológicos.

En realidad, toda esta iniciativa está basada en el hecho de que solo unas pocas mutaciones genéticas provocan el crecimiento descontrolado de las células tumorales. Los científicos las llaman "mutaciones conductoras" y normalmente no son más de una decena, frente a las "mutaciones pasajeras", que también están presentes en el tumor y no en las células sanas, pero que tienen un papel secundario. Las primeras "son las importantes, porque nos ayudan a entender la causa del cáncer, y cuando lo entiendes estás un paso más cerca de saber cómo pararlo, por eso es tan relevante detectarlas antes de decidir qué terapia aplicar. En función de la causa, tengo que aplicar un tratamiento u otro", destaca la investigadora.

El proyecto trata de abordar todos los tipos de cáncer, aunque "para algunos, la información sobre las mutaciones es más importante que para otros", admite la experta. Todo depende del conocimiento científico que hayan acumulado los investigadores acerca de los distintos tumores. Algunos se han estudiado en mayor profundidad (generalmente, los que afectan a un mayor número de personas cada año) y los oncólogos disponen de tratamientos dirigidos a las causas moleculares, mientras que otros son mucho menos conocidos. En cualquier caso, "la medicina personalizada del cáncer avanza muy rápido y cada vez están disponibles más tratamientos".

Igualdad en el acceso a la salud

Con la información disponible y los datos del paciente, la herramienta genera un informe que orienta a los médicos en la decisión final. Sin embargo, no todos los hospitales cuentan con los mismos recursos ni con grandes especialistas en la materia, así que una de las metas de 'Cancer Genome Interpreter' es hacer que todos los pacientes tengan las mismas oportunidades al margen del lugar en el que les atiendan. La secuenciación del ADN del tumor puede estar disponible incluso en centros de pequeño tamaño, pero para la interpretación de los resultados requiere de expertos. Por eso, esta iniciativa incluye la creación de comités virtuales para que los médicos debatan el resultado del informe de su paciente con especialistas internacionales.

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"Hay una parte que se puede automatizar y para muchos pacientes será suficiente", explica López-Bigas, "pero otros casos requieren un análisis y, de esta manera, hasta un pequeño hospital puede acceder a tener una reunión virtual con expertos de Europa, si es relevante para ayudar a tomar una decisión; el objetivo es llegar a todos los sitios y que haya una cierta equidad". De hecho, la herramienta ya es accesible para cualquier centro hospitalario. Sin embargo, el desarrollo de la nueva versión corresponde al IRB y a otros 17 socios de cuatro países europeos (Francia, Alemania, Reino Unido y España) que participan en el proyecto y que van a probar la herramienta integrándola en su rutina diaria.

No obstante, los científicos del proyecto van más allá y pretenden hacer partícipes también a las personas afectadas a través de informes específicos para ellas y con la colaboración de las asociaciones. Tanto la Asociación Española Contra el Cáncer (AECC) como la European Cancer Patient Coalition (ECPC) promoverán esta implicación por parte de la sociedad, cada vez más presente en los proyectos de investigación científica que financia Europa. El objetivo es difundir la idea de que compartir su información clínica y sus datos moleculares es clave para seguir avanzando. "Es una información muy compleja, pero queremos que entiendan de qué va todo esto y sobre todo que sean conscientes de que los datos de su propio tumor son útiles para la investigación y, por lo tanto, para mejorar la atención del siguiente paciente", afirma la investigadora del IRB.