Investigadores de UC Davis, en colaboración con colegas del Laboratorio Jackson, han desarrollado una nueva forma de personalizar los tratamientos para el cáncer de vejiga agresivo. En una investigación inicial de prueba de concepto, el equipo tomó tumores de vejiga de pacientes individuales, identificó mutaciones procesables yinjertaron los tumores en ratones. A partir de ahí, los investigadores probaron simultáneamente múltiples terapias en los modelos tumorales. Los tratamientos que fueron efectivos en los modelos podrían administrarse a los pacientes. La investigación se publicó hoy en la revista PLoS One .
"Mediante la preselección, podemos determinar qué medicamento funciona, lo que brinda una probabilidad mucho mayor de que el paciente se beneficie", dijo el primer autor Chong-Xian Pan, un oncólogo genitourinario. "Esto puede reducir la toxicidad, aumentar la eficiencia y reducir los costos".
En teoría, encontrar las mutaciones de un tumor debería delinear un plan de tratamiento claro, ya que los medicamentos dirigidos se combinan con anomalías genéticas. Sin embargo, aunque las herramientas genómicas pueden encontrar mutaciones, no siempre identifican cuáles provocan el cáncer de un paciente.
"Mire cuántas mutaciones puede tener un cáncer, desde solo unas pocas en los cánceres pediátricos hasta decenas o cientos en los cánceres de adultos", dijo Pan. "El cáncer de pulmón probablemente tiene cientos de mutaciones y solo algunas de ellas son importantes.Pero en este punto no siempre podemos averiguar qué mutaciones son importantes y cuáles no lo son ".
Sin saber qué mutaciones son cruciales para el crecimiento del cáncer, los oncólogos deben optar por una terapia sobre otra. Si la elección es incorrecta, el tiempo y la toxicidad pueden hacer que sea difícil dar marcha atrás y probar un tratamiento diferente.
"El paciente recibe una biopsia y enviamos el tejido para un análisis genómico, que nos mostrará anomalías que pueden tratarse", dijo Ralph de Vere White, profesor distinguido de urología y director del Centro Integral de Cáncer de UC Davis ".Digamos que hay cuatro. Ahora tenemos que adivinar cuál está provocando el cáncer, y la tasa de éxito es de alrededor del 12 por ciento. Eso está poniendo al paciente en muchas cosas por solo el 12 por ciento ".
Aunque el estudio de Pan fue pequeño, los injertos mostraron una fidelidad genética notable a los tumores originales del paciente, entre el 92 y el 97 por ciento, incluso después de varios meses. Este resultado demostró ser mucho más efectivo que el cultivo de líneas celulares en un plato, que se desvían deel tumor madre en solo unos días.
El nuevo modelo también proporcionó información que sería imposible de obtener en los pacientes, dijeron los investigadores. Debido a que los tumores se desarrollan más rápidamente en los ratones, pudieron determinar rápidamente qué terapias eran efectivas. También podrían realizar múltiples biopsias para seguir la evolución del tumor, identificarescapar de mutaciones y probar contraataques terapéuticos. Lo más importante es que los injertos proporcionaron información sobre qué medicamentos podrían ayudar a los pacientes.
"En un caso, el fármaco cisplatino no funcionó y la gemcitabina apenas funcionó, pero la combinación realmente eliminó el tumor en el ratón", dijo Pan. "Y eso es exactamente lo que sucedió en el paciente".
Los investigadores dijeron que, si bien el injerto de tumores en pacientes para estudios adicionales es muy prometedor, el objetivo final es utilizar computadoras para ayudar a seleccionar tratamientos efectivos.
"No estamos diciendo que el modelo de mouse sea la respuesta", dijo De Vere White, "pero tenemos una alta tasa de fallas con el estándar de atención, y estamos tratando de averiguar si el mouse puede ayudarnos a hacermejor. Con el tiempo, nos gustaría poder realizar una biopsia del paciente, secuenciar el tumor, introducir esa información en la computadora y hacer que la computadora nos diga qué terapia funcionará ".
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Centro Oncológico Integral UC Davis . Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
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