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La quimioterapia ha sido durante décadas uno de los tratamientos más utilizados contra el cáncer. Sin embargo, a pesar de su uso generalizado, muchos pacientes la reciben sin saber si realmente les servirá. Esto se debe a que, a diferencia de algunas terapias más recientes que se guían por biomarcadores genéticos, la mayoría de los tratamientos con quimioterapia se administran sin un criterio de precisión. Esto implica un riesgo: los pacientes pueden sufrir efectos secundarios severos sin obtener ningún beneficio terapéutico real.
En un nuevo estudio publicado en la revista científica Nature, un grupo de investigadores reporta el desarrollo una herramienta que puede predecir con antelación si un paciente será resistente a tres tipos comunes de quimioterapia: platinos, taxanos y antraciclinas.
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“Hemos hallado la manera de hacer medicina de precisión con quimioterapias estándar”, afirma Geoff Macintyre, primer autor del estudio y jefe del Grupo de Oncología Computacional del Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas (CNIO), citado por esa institución. “Hemos desarrollado un test genómico que permite que tres quimioterapias estándar se usen de forma dirigida, es decir, en pacientes que sabemos que pueden responder a ellas”, agrega Joe Sneath Thompson, autor de la investigación. “Este test puede aplicarse a diferentes tipos de cáncer; nuestros resultados pueden beneficiar a unos cientos de miles de pacientes al año”.
Para lograr esto, utilizaron un tipo especial de biomarcadores genómicos llamados firmas de inestabilidad cromosómica (o CIN, por sus siglas en inglés), que podrían predecir si un tumor será resistente a ciertos tipos de quimioterapia. La inestabilidad cromosómica ocurre cuando las células —en este caso, las cancerosas— tienen errores o alteraciones en su ADN, como cromosomas duplicados, rotos o mal organizados. Estos errores son comunes en muchos tumores, pero lo interesante es que no todos los tumores muestran los mismos patrones de inestabilidad. Los científicos analizaron esos patrones y descubrieron que algunos están estrechamente relacionados con la resistencia a medicamentos comunes en quimioterapia, como los basados en platino, los taxanos y las antraciclinas. A estos patrones específicos los llamaron firmas CIN, y pueden identificarse mediante una sola prueba genómica.
¿Cómo funciona esto en la práctica? A partir de una muestra del tumor de un paciente, se realiza una secuenciación genética para buscar si el tumor presenta alguna de las firmas CIN que predicen resistencia a un tipo particular de quimioterapia. Si la firma está presente, los médicos sabrán que ese tratamiento probablemente no funcionará en ese paciente. En cambio, si no se encuentra esa firma, hay mayor probabilidad de que la quimioterapia sí tenga efecto.
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Para demostrar que esto realmente funciona, los investigadores analizaron datos clínicos de 840 pacientes con distintos tipos de cáncer. Usaron registros del mundo real, es decir, información de pacientes ya tratados, y aplicaron su sistema de clasificación con firmas CIN. Al comparar los resultados predichos por los biomarcadores con lo que realmente ocurrió en cada paciente, encontraron que aquellos con firmas de resistencia efectivamente tuvieron peores resultados tras recibir quimioterapia. Es decir, su sistema fue capaz de identificar correctamente a los pacientes que no iban a responder bien a ciertos medicamentos.
Un punto clave del estudio es que los biomarcadores CIN pueden analizarse desde distintas fuentes, como el tejido del tumor (con paneles genéticos convencionales) o incluso desde la sangre, usando ADN libre circulante. Esto facilitaría su implementación en clínicas y hospitales, ya que muchas de estas tecnologías ya están disponibles y no requieren grandes inversiones.
Para llevar este conocimiento a la clínica, la tecnología desarrollada por los investigadores del CNIO debe ser ahora validada en un entorno hospitalario. Con apoyo del Ministerio para la Transformación Digital y de la Función Pública de España, el equipo trabajará junto al Hospital Universitario 12 de Octubre en Madrid para probar la tecnología en muestras ya almacenadas de pacientes. Si todo va bien, estará lista para comenzar ensayos clínicos formales en 2026.
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