Un equip de la Universitat de Columbia de Nova York, amb la participació del Dr. Alváro Aytés, primer firmant de l'estudi i investigador i cap de grup de l'Institut d'Investigació Biomèdica de Bellvitge (IDIBELL) i de l'Institut Català d'Oncologia (ICO), ha analitzat, a través d'algoritmes computacionals, les dades genòmiques de 10.000 tumors dels 20 càncers més freqüents. L'objectiu de l'estudi era identificar les proteïnes reguladores responsables de canalitzar la informació provinent de les alteracions genòmiques i transformar-la en la identitat transcripcional pròpies del càncer.
L'estudi, publicat a la revista Cell, ha identificat fins a 112 subtipus de tumors definits per 407 d'aquestes proteïnes reguladores que canalitzen la informació. A més, ha posat en evidència que els 112 subtipus tumorals es poden catalogar a partir del grau d'activació/inactivació de només 24 grups de proteïnes reguladores, és a dir, la combinació de 24 característiques fonamentals de càncer. Segons el Dr. Aytés, aquests resultats mostren el «control jeràrquic» de les propietats que caracteritzen cada tumor, de manera que el grau o activació de cadascuna de les 24 proteïnes reguladores identificades «defineix la identitat transcripcional dels tumors, facilitant-ne el seu coneixement i abordatge terapèutic».
Els investigadors han validat alguna de les característiques fonamentals descrites en càncers de pròstata o ronyó, entre d'altres. I mitjançant tècniques d'edició genètica i tractaments farmacològics han demostrat que les prediccions fetes a través d'algoritmes es complien en els assajos amb models experimentals.