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Un estudio identifica vulnerabilidades «clave» del cáncer mediante el análisis de Big Data

Los resultados de la investigación pueden ayudar a mejorar el pronóstico y tratamiento del cáncer

Actualizada 12/01/2021 a las 19:21

Un estudio ha identificado vulnerabilidades del cáncer consideradas «clave» a través del análisis de Big Data. La investigación, liderada por la Universidad de Columbia y con participación del Instituto de Investigación Biomédica de Bellvitge (IDIBELL) y del ICO, ha analizado miles de tumores y ha encontrado que los programas genéticos claves para mantener la supervivencia de las células tumorales están controlados por 24 módulos, cada uno de los cuales determinado por un puñado de genes trabajando en sintonía. Según los investigadores, estos resultados permitirán definir las características de un tumor y saber su capacidad de generar metástasis o de esquivar el sistema inmunitario. Así se podrá ayudar a mejorar el pronóstico y el tratamiento del cáncer.
 
Un equipo de la Universidad de Columbia de Nova York, con la participación del Dr. Alváro Aytés, primer firmante del estudio e investigador y lefe de grupo del Instituto de Investigación Biomédica de Bellvitge (IDIBELL) y del Instituto Catalán de Oncología (ICO), ha analizado, a través de algoritmos computacionales, los datos genómicos de 10.000 tumores de los 20 cánceres más frecuentes. El objetivo del estudio era identificar las proteínas reguladoras responsables de canalizar la información proveniente de las alteraciones genómicas y transformarla en la identidad transcripcional propias del cáncer.

El estudio, publicado en la revista Cell, ha identificado hasta 112 subtipos de tumores definidos por 407 de estas proteínas reguladoras que canalizan la información. Además, ha puesto en evidencia que los 112 subtipos tumorales se pueden catalogar a partir del grado de activación/inactivación de sólo 24 grupos de proteínas reguladoras, es decir, la combinación de 24 características fundamentales de cáncer. Según el Dr. Aytés, estos resultados muestran el «control jerárquico» de las propiedades que caracterizan cada tumor, de manera que el grado o activación de cada una de las 24 proteínas reguladoras identificadas «define la identidad transcripcional de los tumores, facilitando su conocimiento y abordaje terapéutico.»

Los investigadores han validado alguna de las características fundamentales descritas en cánceres de próstata o riñón, entre otros. Y mediante técnicas de edición genética y tratamientos farmacológicos han demostrado que las predicciones hechas a través de algoritmos se cumplían en los ensayos con modelos experimentales.
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