Investigadores de Charité-Universitätsmedizin Berlin (Alemania) han desarrollado un modelo informático que es capaz de predecir el curso del cáncer de próstata. Tras examinar los genomas de tumores de casi 300 pacientes, consiguieron describir las formas en que los cambios en la información genética de las células de la próstata allanan el camino para el desarrollo del cáncer.
Publicado en la revista ‘Cancer Cell’, su estudio, según apuntan los científicos, espera que permita en un futuro a los médicos desarrollar tratamientos a medida. Estos tumores suelen ser de crecimiento lento, lo que significa que no todos los pacientes requieren tratamiento inmediato. Hasta hace poco, los médicos no habían podido distinguir entre formas benignas y agresivas, particularmente cuando se trataba de tumores diagnosticados en una etapa temprana del proceso de la enfermedad.
Trabajando junto con otros grupos de investigación dentro de Alemania y en el extranjero, los investigadores ayudaron a desarrollar criterios que harían posible este tipo de clasificación. Para ello, estudiaron los perfiles moleculares de cerca de 300 tumores de próstata. Secuenciaron la información codificada dentro del material genético de las células, registraron los cambios químicos en el código genético y midieron la actividad de genes específicos dentro de los tejidos cancerosos.
Un análisis de sus datos ha arrojado luz sobre el orden temporal de los eventos mutacionales involucrados en el desarrollo del cáncer de próstata. «Pudimos identificar los subtipos de tumores que progresan a diferentes ritmos y, por lo tanto, requieren diferentes tipos de tratamiento. Ahora sabemos cuál de estas mutaciones ocurre primero, iniciando el proceso de cambio de las células de la próstata a las células tumorales, y cuál de ellas tiene más probabilidades de seguir más adelante», apunta uno de los autores principales del estudio, Thorsten Schlomm.
Después, los investigadores utilizaron estos resultados para desarrollar un modelo basado en computadora capaz de predecir el curso probable de la enfermedad en pacientes individuales. «Cuando el tumor de un paciente individual muestra una mutación específica, ahora podemos predecir qué mutación es probable que siga y qué tan bueno es el pronóstico del paciente», detalla el científico.
Ahora, su equipo está intentando incorporar este modelo de computadora en el proceso de tratamiento en el centro berlinés. «Esto permitirá a los clínicos modelar la probabilidad de éxito de un tratamiento en particular. En cuanto a la escala de tiempo, esperamos que se demore de dos a tres años para que el uso de este algoritmo se convierta en rutina clínica», añade.