Investigadores del IDIBAPS, el centro de investigación del Hospital Clínic de Barcelona, han descubierto dónde se encuentra la historia evolutiva del cáncer: en el epigenoma. Y también cómo descifrar esta información. Al frente de esta investigación que se acaba de publicar en ‘Nature’ y que supone un paso adelante en el conocimiento (y lucha) contra el cáncer se encuentra Iñaki Martín-Subero (Pamplona, 1975), del Grupo de Epigenómica biomédica del IDIBAPS.
¿Qué es la epigenética?
Es esa parte del ADN que permite cambiar la expresión de los genes, activarlos o inactivarlos sin que por ello se produzca ninguna mutación o cambio en el ADN. Es como un interruptor que hace que unos genes se estén leyendo y expresando y que otros estén silenciados. Pero en este trabajo le hemos encontrado una función adicional.
¿Cuál?
Pues que además la epigenética funciona como un sistema que guarda la historia evolutiva del cáncer. El cáncer llega al hospital cuando se diagnostica, pero esas células cancerígenas se desarrollaron en su día a partir de una única célula que se corrompió y empezó a crecer y a dividirse hasta dar lugar al tumor que vemos en la clínica. El tumor que vemos en la clínica no se generó de un día para otro, sino que ha ido creciendo a lo largo de los meses o incluso años silenciosamente en el cuerpo, sin dar ningún tipo de señal. Porque solo se detecta cuando empieza a dar problemas.
«Nuestro método permite reconstruir la historia secreta del cáncer: todo lo que ha ocurrido desde que era una única célula que se corrompió y que empezó a crecer»
¿En qué consiste este hallazgo?
Nuestro método permite reconstruir la historia secreta del cáncer. Es decir: todo eso que ha ocurrido desde que era una única célula que se corrompió y que empezó a crecer. Con este método podemos saber cuándo empezó a crecer el cáncer.
¿Por qué es útil?
Muy fácil. Pongamos el ejemplo de la psicología: ¿cuál es el mejor predictor del comportamiento futuro de una persona? Mirar cómo se ha comportado en el pasado. Con las células de cáncer ocurre exactamente igual. Por ejemplo, saber que este cáncer lleva ahí tres años creciendo muy poquito a poco nos dice que, en el futuro, después del diagnóstico, seguirá creciendo poquito a poquito y que será un cáncer poco agresivo. El diagnóstico es como una foto: sabes cómo es el cáncer en ese momento, pero careces de información que te diga cómo ha llegado hasta ahí.
«¿Cuál es el mejor predictor del comportamiento futuro de una persona? Su comportamiento en el pasado. Con las células de cáncer ocurre exactamente igual»
¿Qué más permite ver esta técnica?
Si el tumor ha generado diversidad celular, es decir, si todas las células son idénticas o, por el contrario, si son células que han empezado a crear su propio ecosistema. Cuanto más homogéneas son las células, más fácil es eliminarlas. Así, con este método también hemos visto que hay cánceres que son más bien homogéneos, mientras que otros generan más diversidad. Todo esto es un conocimiento muy relevante acerca de la biología del cáncer.
«Con este método hemos visto que hay cánceres que avanzan más rápido que otros y que los hay más homogéneos y más diversos»
Las matemáticas han jugado un papel muy importante en este hallazgo.
Correcto. Hemos generado un modelo matemático para reconstruir esa historia secreta del cáncer que ha ido creciendo en silencio. Y lo que hemos observado, analizando muchas muestras de pacientes de leucemias y linfomas, es que mucha de esta información acerca del pasado se asociaba con variables clínicas de progresión. Es decir, todo esto tiene además un impacto clínico muy claro. Es un estudio con dos vertientes: nuevo conocimiento y aplicación clínica.
«Ya se había intentado antes leer la historia oculta del cáncer y se había reconstruido parcialmente, con tecnologías increíblemente caras. Nosotros hemos conseguido descifrar esto a un nivel superior y con un test mucho más barato»
Y es la primera vez que se hace algo así.
Ya se había intentado antes leer la historia oculta del cáncer con mutaciones genéticas y se había reconstruido parcialmente, con tecnologías increíblemente caras. Nosotros, con datos de una tecnología existente hace mucho tiempo —de hace más de 10 años—, hemos pensado de una forma diferente y conseguido descifrar esta historia evolutiva a un nivel superior a lo que se ha hecho con alteraciones genéticas y con tecnologías mucho más caras. Un test para hacer esto cuesta entre 200 y 300 euros. Para algunas tecnologías de secuenciación o de célula única, hay que gastarse miles y miles de euros. Por eso lo hemos podido aplicar a 2.000 pacientes. Es la primera vez que se demuestra que los parámetros asociados a la evolución del cáncer tienen un impacto clínico claro.
2.000 pacientes, además, no son pocos.
Correcto. Hasta ahora se habían estudiado muy pocas muestras y nunca se había hecho algo con un número de pacientes suficiente como para ver si tenía un impacto clínico.
«El siguiente paso es ver si esta historia evolutiva nos permite informar acerca de cuál es el tratamiento más adecuado para el paciente»
¿Y cuál es el siguiente paso en el que están trabajando?
Estamos modificando esta técnica para aplicarla a diferentes tipos de tumores, ya que sabemos que no solo sirve para leucemias y linfomas. También nos gustaría echar mano de la biopsia líquida: a través de una muestra de sangre y usando esta tecnología, ver si el ADN circulante de pacientes con un tumor sólido también nos ofrece información de la historia del tumor. Y una tercera es ver si la historia evolutiva nos permite informar acerca de cuál es el tratamiento más adecuado.
Esto es un trabajo conjunto entre dos equipos de investigadores.
Este estudio es una sinergia perfecta entre un grupo de Trevor Graham, del The Institute of Cancer Research de Londres. Él es un experto en matemáticas aplicadas a la evolución del cáncer y trabaja sobre todo en cáncer colorrectal. Nosotros trabajamos más en epigenética, sobre todo en leucemias y linfomas, y tenemos una gran cantidad de datos e información clínica. Nos juntamos y empezamos a pensar cómo conjugar sus tecnologías y nuestros datos. Y así se fue perfilando el desarrollo de esta nueva herramienta.
¿Ha jugado algún papel la Inteligencia Artificial en todo esto?
Este es un estudio en el cual han tenido peso la creatividad y la inteligencia orgánica. Aquí no ha sido artificial. La IA no ha jugado ningún papel en los hallazgos principales, lo que sí te puedo decir es que la herramienta que hemos utilizado para reconstruir esta historia evolutiva está basada en un método estadístico que se llama Inferencia Bayesiana, que lo que hace es aprender de los datos.
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