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Un estudio sobre el cáncer de ovario describe genes clave para posibles tratamientos

Una nueva investigación ha mejorado la comprensión de por qué algunas mujeres con la forma más letal de cáncer de ovario responden mucho mejor al tratamiento que otras al identificar genes clave para posibles tratamientos.

22/06/2023

Una nueva investigación ha mejorado la comprensión de por qué algunas mujeres con la forma más letal de cáncer de ovario responden mucho mejor al tratamiento que otras al identificar genes clave para posibles tratamientos, según publican en la revista ´Cell Reports Medicine´. Investigadores del Imperial College de Londres (Reino Unido) ...

Una nueva investigación ha mejorado la comprensión de por qué algunas mujeres con la forma más letal de cáncer de ovario responden mucho mejor al tratamiento que otras al identificar genes clave para posibles tratamientos, según publican en la revista ´Cell Reports Medicine´.

Investigadores del Imperial College de Londres (Reino Unido) han confirmado que los tumores de algunas mujeres con cáncer de ovario grave de alto grado (HGSOC) contienen un tipo de tejido linfoide, conocido como estructuras linfoides terciarias (TLS), y que la presencia de este tejido da a las mujeres un pronóstico significativamente mejor. También han identificado genes en los HGSOC que son importantes para la formación y el funcionamiento de las TLS.

El sistema linfático de nuestro organismo ayuda a combatir las infecciones mediante la producción de células inmunitarias como las células T y los anticuerpos. Pero los investigadores están descubriendo TLS, que en cierto modo son similares a los tejidos linfáticos "normales", en distintos tipos de tumores.

Al analizar los tumores de 242 pacientes con HGSOC antes del tratamiento y compararlos con las tasas de supervivencia sin progresión, los investigadores descubrieron que las mujeres que presentaban TLS en sus tumores tenían un resultado significativamente mejor.

El estudio es una de las primeras ocasiones en que los científicos han hallado TLS en mujeres con cáncer de ovario grave de alto grado y lo han relacionado con un mejor pronóstico.

El investigador principal, el doctor Haonan Lu, del Departamento de Cirugía y Cáncer, explica que "la gente tiende a pensar que toda la actividad de las células cancerosas es puramente maligna, pero la realidad es menos clara".

"Los tumores pueden secuestrar una serie de procesos corporales normales y, en este caso, parecen estar secuestrando la formación de tejido linfoide humano normal dentro de sí mismos --añade--. Algunas de estas estructuras linfoides son capaces de madurar y activar células T, que podrían atacar al propio cáncer".

Cada año se diagnostica HGSOC a unas 7.500 mujeres y, como suele descubrirse tarde, muchas pacientes sufren recaídas de la enfermedad, lo que da lugar a una tasa de supervivencia a cinco años inferior al 40%. Actualmente se trata con cirugía y quimioterapia.

El equipo fue capaz de identificar las mutaciones genéticas relevantes implicadas en la formación del TLS del cáncer, algunas de las cuales se sabe que tienen funciones inmunosupresoras. Los investigadores descubrieron que las mutaciones de copia en los genes IL15 y CXCL10 en el HGSOC pueden inhibir la formación de tejido linfoide.

También descubrieron que otro conjunto de genes, incluido el DCAF15, desempeña un papel en la interacción con los tejidos TLS después de que se hayan formado, probablemente haciéndolos más o menos activos.

El doctor Lu añade que "existe un gran potencial para dirigirnos a estos genes y obtener beneficios en el tratamiento del cáncer de ovario. Ahora está quedando claro cómo interactúan los antecedentes genéticos del tipo de tumor con un TLS para que éste tenga más o menos función, y eso nos ayudará a identificar posibles dianas terapéuticas".

Los investigadores también han desarrollado, por primera vez, un posible método de identificación de pacientes con altos niveles de TLS a partir de tomografías computarizadas estándar, utilizando inteligencia artificial. De este modo se podría detectar más rápidamente a las mujeres que se beneficiarían de distintos tratamientos.

Aunque el TAC forma parte del tratamiento estándar de la enfermedad, los tejidos del TLS no son visibles para el ojo humano en un TAC normal. Pero el equipo de investigadores ha desarrollado un algoritmo de inteligencia artificial entrenado para detectar las estructuras internas de los tumores y lo ha probado con éxito en exploraciones de pacientes del Hospital Hammersmith, perteneciente al Imperial College Healthcare NHS Trust, que se sabe tienen tejidos de TLS.

Por su parte, el profesor Eric Aboagye, catedrático de Farmacología del Cáncer e Imagen Molecular del Imperial College de Londres, subraya que "esta prueba de identificación no invasiva significa que los oncólogos podrán determinar en el futuro si un paciente tiene un TLS alto o bajo y tratarlo en consecuencia".

Los investigadores han recibido ahora una subvención de Target Ovarian Cancer para seguir investigando las mutaciones genéticas relevantes identificadas y explorar si es posible activar la inmunidad antitumoral en todas las pacientes con HGSOC, incluso en aquellas sin TLS en los tumores.

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